蝴蝶效應是連鎖效應的其中壹種，其意思即壹件表面上看來毫無關系、非常微小的事情，可能帶來巨大的改變。
此效應說明事物發展的結果，對初始條件具有極為敏感的依賴性，初始條件的改變，將會有引起結果的極大差異。1961年冬天，美國氣象學家愛德華·羅倫茲在使用計算機程序計算他所設計，來模擬大氣中空氣流動的數學模型。在進行第二次計算時，想要省事，直接從程式的中段開始執行，並輸入前壹次模擬結果打印出來的數據，計算出來的結果卻與第壹次完全不同。
經檢查後發現原因是出在打印的數據是0.506，精準度只有小數後3位，但該數據正確的值為0.506127，到小數後6位。1963年，羅倫茲發表論文“決定性的非周期流”，分析了這個效應。他也在另壹篇期刊文章寫道，壹個氣象學家提及，如果這個理論被證明正確，壹只海鷗扇動翅膀能夠永遠改變天氣變化。
解釋說明
在以後的演講和論文中他用了更加有詩意的蝴蝶，對於這個效應最常見的闡述是“壹只蝴蝶在巴西輕拍翅膀，可以導致壹個月後德克薩斯州的壹場龍卷風。蝴蝶效應在天氣方面最為人熟知，例如，它可以很容易地在標準天氣預測模型中進行演示。氣候科學家詹姆斯安南和威廉康諾利解釋說，在天氣預報方法的發展中，混沌很重要；模型對初始條件敏感。
他們補充說：當然，壹只未知蝴蝶扇動翅膀的存在與天氣預報沒有直接關系，因為這樣壹個小的擾動需要很長時間才能發展到很大的規模，而且我們有更多的直接需要擔心的不確定性。因此，這種現象對天氣預報的直接影響往往有些錯誤。