Цепи Маркова рассматривают в теории вероятности, потому что они представляют собой простой и распространённый способ моделирования случайных событий. 3

Это последовательность событий или действий, где каждое новое событие зависит только от предыдущего и не учитывает все остальные события. 1 Например, такой алгоритм не помнит, что было раньше, а смотрит только на предыдущее состояние. 1

Свойство Маркова, которое лежит в основе цепей Маркова, облегчает изучение случайных событий. 45 Оно говорит, что, если известно значение, которое принимает процесс в текущий момент времени, никакой дополнительной информации о его будущем поведении получить не удастся, если собрать больше знаний о прошлом. 4

Благодаря своим свойствам цепи Маркова используются в различных областях, например, в теории очередей, статистике, биологии, информатике. 5