"L'effet papillon" est une expression du phénomène fondamental de sensibilité aux conditions initiales de la théorie du chaos. Le nom est basé sur une métaphore qui a été construite en 1961 par Edward Lorenz afin de prédire si le battement des ailes d'un papillon pouvait causer une tornade au Brésil un mois plus tard.

La compréhension du Chaos
 Le mot chaos dans la théorie du chaos a une signification différente de celle du mot «chaos» que nous utilisons quotidiennement. La théorie du chaos étudie le comportement des systèmes dynamiques qui sont très sensibles aux conditions initiales. La nature déterministe de ces systèmes ne les rend pas prévisibles. Ce comportement est connu sous le nom de chaos déterministe, ou tout simplement de chaos.

Le papillon et l'ouragan
Avec le développement de la théorie des systèmes, un petit changement de la valeur de départ d'un système de gestion complexe peut apporter un énorme changement dans un certain laps de temps. L'anecdote du papillon et l'ouragan est un bon exemple. C’est une simple proposition théorique pour plus de clarté. La théorie sous-jacente est très souvent utilisée dans les prévisions météorologiques.

Les prévisions météo
Les prévisions sont faites sur base d’équations différentielles. Avec ces systèmes, vous ne pouvez pas vraiment calculer de solution exacte, mais numériquement c’est possible.
Ainsi, selon Lorentz, le battement d’aile d’un papillon non pris en compte est peut-être celui qui entraînera de proche en proche une variation, évoluant comme l'exponentielle du temps écoulé, de conditions atmosphériques.
Cela voudrait dire que les données météorologiques d'aujourd'hui peuvent calculer celles de demain. Donc, nous pouvons commencer à chercher pour les prochains jours, la manière dont vont se comporter le vent, la température, les précipitations et les nuages.
Il est toutefois intéressant de montrer qu’en réalité, la situation utilisée par la métaphore est sans doute mal choisie : des travaux récents ont montré que justement, l'effet papillon n'était pas applicable à la modélisation de l'atmosphère  car c’est  un effet minime  totalement noyé dans l’entièreté du système.