( Bir Markov zinciri ya da Markov süreci, her olayın olasılığının yalnızca önceki olayda elde edilen duruma bağlı olduğu olası olaylar dizisini tanımlayan rastlantısal[stokastik] bir modeldir. Zincirin ayrık[discrete] zaman adımlarında durumu hareket ettirdiği, sonsuz[countably infinite] bir dizi, ayrık zamanlı bir Markov zinciri [DTMC] verir. Sürekli zamanlı bir süreç, sürekli zamanlı Markov zinciri [CTMC] olarak adlandırılır. Adını Rus matematikçi Andrey Markov'dan almıştır.

Markov zincirleri, gerçek dünya süreçlerinin istatistiksel modelleri olarak birçok uygulamaya sahiptir, örneğin motorlu taşıtlardaki hız kontrol düzenlerini, bir havaalanına gelen müşteri kuyruklarını ya da hatlarını, döviz kurlarını ve hayvan popülasyonu devinimleri gibi konuları incelemek için kullanılabilir.

Markov süreçleri, karmaşık olasılık dağılımlarından örneklemeyi simüle etmek için kullanılan ve Bayes istatistikleri, termodinamik, istatistiksel mekanik, fizik, kimya, ekonomi, finans, sinyal alanlarında uygulama bulan Markov zinciri Monte Carlo olarak bilinen genel rastlantısal[stokastik] simülasyon yöntemlerinin ve işleme, bilgi kuramı ve konuşma işlemenin temelidir.

Markovian ve Markov sıfatları, Markov süreci ile ilgili bir şeyi tanımlamak için kullanılır. )