Esențial pentru înțelegerea unui câmp aleator Markov este de a avea o bază solidă a procesului stocastic în teoria probabilității. Procesul stocastic descrie o secvență de posibilități aleatorii care pot apărea într-un proces pe un continuum de timp, cum ar fi prezicerea fluctuațiilor valutare pe piața de schimb valutar. Cu un câmp aleator Markov, totuși, timpul este înlocuit cu spațiul care ocupă două sau mai multe dimensiuni și oferă aplicații potențial mai largi pentru prezicerea posibilităților aleatorii în fizică, sociologie, sarcini de viziune pe computer, învățarea automată și economie. Modelul Ising este modelul prototip folosit în fizică. În computere, este cel mai adesea folosit pentru a prezice procesele de restaurare a imaginii.
Predicția posibilităților aleatoare și a probabilităților acestora este din ce în ce mai importantă într-un număr de domenii, inclusiv știință, economie și tehnologia informației. Înțelegerea fermă și contabilizarea posibilităților aleatorii le permite oamenilor de știință și cercetătorilor să facă progrese mai rapide în cercetare și să modeleze probabilități mai precise, cum ar fi prezicerea și modelarea pierderilor economice de la uragane de diferite intensități. Folosind procesul stocastic, cercetătorii pot prezice posibilități multiple și pot determina care dintre ele sunt cele mai probabile într-o anumită sarcină.
Când viitorul proces stocastic nu depinde de trecut, pe baza stării sale prezente, se spune că are o proprietate Markov, care este definită ca o proprietate fără memorie. Proprietatea poate reacționa aleatoriu din starea sa prezentă, deoarece îi lipsește memorie. Ipoteza Markov este un termen atribuit procesului stocastic atunci când se presupune că o proprietate deține o astfel de stare; procesul este apoi numit Markovian sau o proprietate Markov. Câmpul aleatoriu Markov, totuși, nu specifică timpul, ci mai degrabă reprezintă o caracteristică care își derivă valoarea pe baza locațiilor imediate învecinate, mai degrabă decât pe timp. Majoritatea cercetătorilor folosesc un model grafic nedirecționat pentru a reprezenta un câmp aleator Markov.
Pentru a ilustra, atunci când un uragan ajunge la uscat, modul în care acționează uraganul și cât de multă distrugere provoacă este direct legat de ceea ce întâlnește atunci când ajunge la uscat. Uraganele nu au nicio amintire despre distrugerea trecută, dar reacţionează în funcţie de factorii de mediu imediat. Oamenii de știință ar putea folosi teoria câmpului aleatoriu Markov pentru a reprezenta grafic posibilitățile aleatorii potențiale de distrugere economică pe baza modului în care uraganele au răspuns în situații geografice similare.
Utilizarea Markov Random Field este potențial utilă într-o varietate de alte situații. Fenomenele de polarizare din sociologie sunt o astfel de aplicație, precum și utilizarea modelului Ising în înțelegerea fizicii. Învățarea automată este, de asemenea, o altă aplicație și se poate dovedi deosebit de utilă în găsirea tiparelor ascunse. Prețurile și designul produselor pot beneficia și de utilizarea teoriei.