Рандомизированные алгоритмы используются в современных технологиях по нескольким причинам:

• Возможность за ограниченное время добиваться хороших результатов с определённой вероятностью в задачах, требующих большого объёма «перебора» вариантов. 2
• Компенсация негативного влияния систематических погрешностей (ошибок моделей). 2
• Решение задач, которые считаются неразрешимыми с помощью детерминированных методов. 2

Например, рандомизация помогает повысить эффективность и точность технологий машинного обучения. 1 Исходные параметры нейросети часто выбираются произвольно, чтобы результат не оказался ограничен рамками той или иной конфигурации. 1 Расширение пространства поиска повышает вероятность обнаружить самые удачные конфигурации. 1

Также рандомизированные алгоритмы полезны в криптографии, например, при столкновении со злоумышленником, который намеренно пытается ввести неверный ввод в алгоритм. 45