Inti untuk memahami Medan Acak Markov adalah memiliki dasar yang kuat dari proses stokastik dalam teori probabilitas. Proses stokastik menggambarkan urutan kemungkinan acak yang dapat terjadi dalam suatu proses selama kontinum waktu, seperti memprediksi fluktuasi mata uang di pasar pertukaran mata uang. Namun, dengan Medan Acak Markov, waktu diganti dengan ruang yang menempati dua dimensi atau lebih dan menawarkan aplikasi yang berpotensi lebih luas untuk memprediksi kemungkinan acak dalam fisika, sosiologi, tugas visi komputer, pembelajaran mesin, dan ekonomi. Model Ising adalah model prototipe yang digunakan dalam fisika. Di komputer, ini paling sering digunakan untuk memprediksi proses restorasi gambar.
Memprediksi kemungkinan acak dan probabilitasnya semakin penting di sejumlah bidang, termasuk sains, ekonomi, dan teknologi informasi. Pemahaman yang kuat dan perhitungan kemungkinan acak memungkinkan para ilmuwan dan peneliti untuk membuat kemajuan lebih cepat dalam penelitian dan memodelkan probabilitas yang lebih akurat, seperti memprediksi dan memodelkan kerugian ekonomi dari badai dengan berbagai intensitas. Menggunakan proses stokastik, peneliti dapat memprediksi beberapa kemungkinan dan menentukan mana yang paling mungkin dalam tugas yang diberikan.
Ketika proses stokastik masa depan tidak bergantung pada masa lalu, berdasarkan keadaan sekarang, dikatakan memiliki properti Markov, yang didefinisikan sebagai properti tanpa memori. Properti dapat bereaksi secara acak dari keadaan sekarang karena kekurangan memori. Asumsi Markov adalah istilah yang diberikan untuk proses stokastik ketika sebuah properti diasumsikan memiliki keadaan seperti itu; proses ini kemudian disebut properti Markov atau Markov. Markov Random Field, bagaimanapun, tidak menentukan waktu, melainkan mewakili karakteristik yang memperoleh nilainya berdasarkan lokasi tetangga langsung, bukan waktu. Sebagian besar peneliti menggunakan model graf tak berarah untuk mewakili Medan Acak Markov.
Sebagai ilustrasi, ketika badai membuat pendaratan, bagaimana badai bertindak dan seberapa besar kerusakan yang ditimbulkannya berhubungan langsung dengan apa yang ditemuinya saat melakukan pendaratan. Badai tidak mengingat kehancuran masa lalu, tetapi bereaksi sesuai dengan faktor lingkungan langsung. Para ilmuwan dapat menggunakan teori Medan Acak Markov untuk membuat grafik potensi kemungkinan acak kehancuran ekonomi berdasarkan bagaimana angin topan merespons dalam situasi geografis yang serupa.
Memanfaatkan Markov Random Field berpotensi membantu dalam berbagai situasi lain. Fenomena polarisasi dalam sosiologi adalah salah satu penerapannya serta penggunaan model Ising dalam memahami fisika. Pembelajaran mesin juga merupakan aplikasi lain dan mungkin terbukti sangat berguna dalam menemukan pola tersembunyi. Penetapan harga dan desain produk dapat mengambil manfaat dari penggunaan teori juga.