La coincidencia ortogonal (OMP por sus siglas en inglés) es un método clásico para la recuperación de señales dispersas en el ámbito de la percepción comprimida. En este documento, consideramos la aplicación de OMP para reconstruir polinomios dispersos generados por sistemas ortonormales uniformemente acotados, lo cual es una extensión del trabajo sobre OMP para reconstruir polinomios trigonométricos dispersos. En primer lugar, en ambos casos de datos muestreados con y sin ruido, se presentan condiciones suficientes para que OMP recupere el vector de coeficientes de un polinomio disperso, las cuales son más laxas que los resultados existentes. Luego, basándose en una estimación más precisa de la coherencia mutua de una matriz aleatoria estructurada, se obtienen las garantías de recuperación y las probabilidades de éxito para que OMP reconstruya polinomios dispersos con la ayuda de esas condiciones suficientes. Además, se obtiene una estimación del error para el vector de coeficientes recuperado cuando los datos muestreados contienen ruido. Finalmente, la validez y corrección de las conclusiones teóricas se verifican mediante experimentos numéricos.