Se llevó a cabo un estudio en Santiago de Chile, ubicado en una cuenca geográfica, sobre la sostenibilidad y difusión de la reciente pandemia de SARS-CoV-2. Se utilizaron mediciones horarias (realizadas durante 3.25 años en siete comunas de la ciudad) para cuantificar la población acumulada de enfermos (AS), las variables de meteorología urbana (MVs) (temperatura (T), humedad relativa (RH) y magnitud de la velocidad del viento (WS)), y la contaminación del aire (P) (PM, PM, 0). Se construyeron series temporales (TS) para cada comuna, que relacionaban AS con MVs, denominadas AS/VM, y con P, anotadas como AS/P. Se aplicó la teoría del caos a cada TS, requiriendo las siguientes variables: el exponente de Lyapunov (> 0), la dimensión de correlación (D < 5), la entropía de Kolmogorov (S > 0), el exponente de Hurst (H, tal que 0 < H < 1), la complejidad de Lempel-Ziv (LZ > 0) y la pérdida de información (< 0). Cada TS cumplió con la teoría del caos. Para cada comuna, se calculó C como un cociente entre la suma de las entropías AS/T, AS/WS y AS/RH y la suma de las entropías AS/PM, AS/PM y AS/O. Los resultados muestran que la entropía para la relación AS/P es menor que la de la relación AS/VM en tres de las siete comunas, ya que entre 2020 y principios de 2022, la población estuvo confinada, reduciendo la contaminación. La TS de la relación AS/P es más persistente y compleja. Los tiempos de predictibilidad de las relaciones son comparables en cuatro de las siete comunas. La TS de las relaciones AS/MV muestra una mayor pérdida de información y caos. Según los valores de C calculados, es posible relacionarlo con la difusión anómala (sub/super-difusión) y el contexto que favoreció la expansión de la pandemia: la densificación urbana, la contaminación, la meteorología urbana, la densidad poblacional, etc. Utilizando la probabilidad de cola pesada de Fréchet, se verifica la compatibilidad de los resultados con C.