In lumea reala, exista o multitudine de fenomene din diferite domenii cum ar fi management, economie, structuri sociale care nu pot fi caracterizate in mod determinist, fiind necesara parcurgerea aleatorie.De aceea, in studierea acestor fenomene se utilizeaza procesele stochastice.

Marelui matematician rus Andrei Markov ii sunt datorate procesele care ii poarta numele si care au deschis calea spre numeroase aplicatii ale teoriei probabilitatilor si in special a proceselor aleatoare. Proprietatea Markov care este aparent restrictiva, stipuland ca probabilitatea unui eveniment prezent depinde numai de trecutul cel mai recent, permite ca in memoria recenta sa fie inglobata intrega evolutie istorica.

In matematica, un proces Markov, sau un lant Markov, este un proces stochastic care are proprietatea ca, data fiind starea sa prezenta, starile viitoare sunt independente de cele trecute. Aceasta proprietate se numeste proprietatea Markov. Cu alte cuvinte, starea curenta a unui astfel de proces retine toata informatia despre intreaga evolutie a procesului.

Intr-un proces Markov, la fiecare moment, sistemul isi poate schimba sau pastra starea, in conformitate cu o anumita distributie de probabilitate. Schimbarile de stare sunt numite tranzitii. Un exemplu simplu de proces Markov este parcurgerea aleatoare a nodurilor unui graf, tranzitiile fiind trecerea de la un nod la unul din succesorii sai, cu probabilitate egala, indiferent de nodurile parcurse pana in acel moment.