Centralt för att förstå ett Markov slumpmässigt fält är att ha en fast grund för stokastisk process inom sannolikhetsteorin. Stokastiska processer skildrar en sekvens av slumpmässiga möjligheter som kan uppstå i en process över en kontinuum av tid, såsom att förutsäga valutafluktuationer på valutaväxlingsmarknaden. Med ett Markov Random Field ersätts tid med utrymme som upptar två eller flera dimensioner och erbjuder potentiellt bredare tillämpningar för att förutsäga slumpmässiga möjligheter inom fysik, sociologi, datorseende, maskininlärning och ekonomi. Ising-modellen är prototypmodellen som används inom fysiken. I datorer används det oftast för att förutsäga bildåterställningsprocesser.
Att förutsäga slumpmässiga möjligheter och deras sannolikheter blir allt viktigare inom ett antal områden, inklusive vetenskap, ekonomi och informationsteknologi. En fast förståelse och redogörelse för slumpmässiga möjligheter gör det möjligt för forskare och forskare att göra snabbare framsteg inom forskning och modellera mer exakta sannolikheter, såsom att förutsäga och modellera ekonomiska förluster från orkaner av olika intensitet. Med hjälp av stokastisk process kan forskare förutsäga flera möjligheter och avgöra vilka som är mest sannolika i en given uppgift.
När den framtida stokastiska processen inte är beroende av det förflutna, baserat på dess nuvarande tillstånd, sägs den ha en Markov-egenskap, som definieras som en egenskap utan minne. Egenskapen kan reagera slumpmässigt från sitt nuvarande tillstånd eftersom den saknar minne. Markov-antagande är en term som tilldelas den stokastiska processen när en egenskap antas hålla ett sådant tillstånd; processen benämns då Markovian eller en Markov-egenskap. Markov Random Field anger dock inte tid, utan representerar snarare en egenskap som får sitt värde baserat på omedelbara närliggande platser, snarare än tid. De flesta forskare använder en oriktad grafmodell för att representera ett Markov slumpfält.
För att illustrera, när en orkan landar, hur orkanen agerar och hur mycket förstörelse den orsakar är direkt relaterad till vad den möter när den landar. Orkaner har inget minne av tidigare förstörelse, utan reagerar enligt omedelbara miljöfaktorer. Forskare skulle kunna använda Markov Random Field-teori för att plotta potentiella slumpmässiga möjligheter till ekonomisk förstörelse baserat på hur orkaner har reagerat i liknande geografiska situationer.
Att använda sig av Markov Random Field kan vara till hjälp i en mängd andra situationer. Polariseringsfenomen inom sociologi är en sådan tillämpning liksom att använda Ising-modellen för att förstå fysik. Maskininlärning är också en annan applikation och kan visa sig vara särskilt användbar för att hitta dolda mönster. Prissättning och design av produkter kan också dra nytta av att använda teorin.