En los últimos años, la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental se han convertido en imperativos ineludibles en el panorama global contemporáneo. En un mundo donde los recursos naturales están amenazados y el cambio climático se manifiesta con efectos cada vez más tangibles, se está llamando a actuar a empresas y organizaciones de todo el mundo. Este trabajo aborda la necesidad de mejorar la precisión de las mediciones de la huella de carbono (HC) en la producción de bananos de tipo exportación en Colombia, un sector vital para la economía nacional pero con un impacto ambiental significativo. La importancia de la HC radica en su capacidad para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), proporcionando una métrica esencial para evaluar y gestionar el impacto ambiental. Sin embargo, las mediciones de la HC están sujetas a incertidumbres que pueden afectar la toma de decisiones informada. Para resolver este problema, se desarrolló e integró un módulo de evaluación de incertidumbre en el "EcoBan Evaluator", una herramienta diseñada previamente para estimar la HC en fincas productoras de banano asociadas con la "Asociación de Bananeros de Colombia, Augura" en colaboración con la Universidad Javeriana. El diseño del módulo se basó en un análisis bibliométrico exhaustivo utilizando la herramienta Bibliometrix en R, centrándose en metodologías reconocidas internacionalmente como la norma ISO 14064-1 y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol). El proceso de creación del módulo incluyó la selección de variables críticas y la aplicación de métodos avanzados de análisis estadístico, específicamente la simulación de Monte Carlo, identificada como la técnica más adecuada debido a su capacidad para manejar funciones no lineales y correlaciones entre variables. El módulo se desarrolló en VBA dentro de Excel, lo que permite una integración sencilla y un bajo costo computacional. Se realizaron pruebas extensas para validar el módulo, incluyendo su aplicación en varias fincas productoras de banano y la comparación de resultados con otras fuentes de datos. Los resultados mostraron que el módulo proporciona estimaciones consistentes y fiables de la HC y su incertidumbre, cumpliendo con los estándares internacionales y las necesidades específicas del sector bananero colombiano. Durante el desarrollo del proyecto, se encontraron varias limitaciones, como la falta de suficientes datos históricos y la exclusividad del uso de Excel como herramienta de desarrollo. Sin embargo, estas limitaciones se abordaron mediante la construcción de distribuciones empíricas y la optimización del módulo para funcionar eficientemente en cualquier computadora sin necesidad de conexión a internet. El resultado es un módulo robusto y fácil de usar que genera resultados precisos en menos de 5 segundos. El módulo no solo calcula la incertidumbre de la HC, sino que también ofrece una evaluación detallada y contextualizada de la desviación estándar, la media, los intervalos de confianza y el puntaje z, proporcionando herramientas visuales y estadísticas que facilitan la interpretación y la toma de decisiones.