Centralno za razumijevanje Markovljevog slučajnog polja ima čvrste temelje stohastičkog procesa u teoriji vjerojatnosti. Stohastički proces prikazuje slijed slučajnih mogućnosti koje se mogu pojaviti u procesu tijekom kontinuiteta vremena, kao što je predviđanje fluktuacija valuta na tržištu mjenjačnica. S Markovljevim slučajnim poljem, međutim, vrijeme je zamijenjeno prostorom koji zauzima dvije ili više dimenzija i nudi potencijalno šire primjene za predviđanje slučajnih mogućnosti u fizici, sociologiji, zadacima računalnog vida, strojnom učenju i ekonomiji. Isingov model je prototip modela koji se koristi u fizici. U računalima se najčešće koristi za predviđanje procesa obnavljanja slike.
Predviđanje slučajnih mogućnosti i njihovih vjerojatnosti sve je važnije u brojnim područjima, uključujući znanost, ekonomiju i informacijsku tehnologiju. Čvrsto razumijevanje i uzimanje u obzir slučajnih mogućnosti omogućuje znanstvenicima i istraživačima da brže napreduju u istraživanju i modeliraju točnije vjerojatnosti, kao što je predviđanje i modeliranje ekonomskih gubitaka od uragana različitog intenziteta. Koristeći stohastički proces, istraživači mogu predvidjeti više mogućnosti i odrediti koje su najvjerojatnije u danom zadatku.
Kada budući stohastički proces ne ovisi o prošlosti, na temelju njegovog sadašnjeg stanja, kaže se da ima Markovljevo svojstvo, koje je definirano kao svojstvo bez memorije. Svojstvo može nasumično reagirati iz svog sadašnjeg stanja jer mu nedostaje memorija. Markova pretpostavka je pojam koji se dodjeljuje stohastičkom procesu kada se pretpostavlja da svojstvo ima takvo stanje; proces se tada naziva markovskim ili markovskim svojstvom. Markovsko slučajno polje, međutim, ne specificira vrijeme, već predstavlja karakteristiku koja svoju vrijednost izvodi na temelju neposrednih susjednih lokacija, a ne vremena. Većina istraživača koristi model neusmjerenog grafa za predstavljanje Markovljevog slučajnog polja.
Za ilustraciju, kada se uragan spusti na kopno, kako uragan djeluje i koliko razaranja uzrokuje izravno je povezano s onim što nailazi na kopnu. Uragani se ne sjećaju prošlih razaranja, ali reagiraju u skladu s neposrednim čimbenicima okoliša. Znanstvenici bi mogli koristiti Markovljevu teoriju slučajnog polja kako bi nacrtali potencijalne slučajne mogućnosti ekonomskog uništenja na temelju toga kako su uragani reagirali u sličnim geografskim situacijama.
Korištenje Markovljevog slučajnog polja potencijalno je korisno u nizu drugih situacija. Polarizacijski fenomeni u sociologiji su jedna od takvih primjena, kao i korištenje Isingovog modela u razumijevanju fizike. Strojno učenje također je još jedna aplikacija i može se pokazati posebno korisnim u pronalaženju skrivenih obrazaca. Cijene i dizajn proizvoda također mogu imati koristi od korištenja teorije.