Resumo-Neste trabalho é proposto um esquema de acesso múltiplo não-ortogonal (NOMA, non-orthogonal multiple access) em que os sinais transmitidos por cada usuário são gerados pelo atrator caótico de Lorenz, integrando a eficiência espectral da técnica NOMA com as propriedades dinâmicas de sinais caóticos, o qual denominamos de caos-NOMA. É empregado um algoritmo de análise de componentes principais (PCA, principal component analysis) para redução de dimensionalidade dos sinais caóticos e é construída uma base ortonormal para o atrator de Lorenz. A partir dessa base, é construída uma constelação para os sinais gerados pelo atrator. Propriedades dinâmicas dos sinais caóticos resultam na transmissão de formas de onda variantes no tempo. Esta variação é modelada como um ruído intrínseco ao sistema, que dependendo do número de usuários e da diferença de energia dos sinais de cada usuário, pode resultar em uma curva de desempenho com patamar de erro. É proposta uma rede neural acoplada ao demodulador para mitigar o efeito deste ruído.Palavras-Chave-Caos, dinâmica simbólica, acesso múltiplo não-ortogonal, aprendizado profundo.