Stohastičko modeliranje je tehnika predstavljanja podataka ili predviđanja ishoda koja uzima u obzir određeni stupanj slučajnosti ili nepredvidljivosti. Industrija osiguranja, na primjer, uvelike ovisi o stohastičkom modeliranju za predviđanje budućeg stanja bilance poduzeća, budući da one mogu ovisiti o nepredvidivim događajima koji rezultiraju isplatom šteta. Mnoge druge industrije i područja studija mogu imati koristi od stohastičkog modeliranja, kao što su statistika, ulaganje u dionice, biologija, lingvistika i kvantna fizika.
Osobito u svijetu osiguranja, stohastičko modeliranje je ključno u određivanju ishoda koji se mogu očekivati, a koji su malo vjerojatni. Umjesto da koristi fiksne varijable kao što je to u drugom matematičkom modeliranju, stohastički model uključuje slučajne varijacije kako bi se predvidjeli budući uvjeti i vidjeli kakvi bi oni mogli biti. Naravno, mogućnost jedne nasumične varijacije implicira da bi se moglo dogoditi mnogo. Zbog toga se stohastički modeli ne izvode samo jednom, već stotine ili čak tisuće puta. Ova veća zbirka podataka ne izražava samo koji su ishodi najvjerojatniji, već i koji rasponi se mogu očekivati.
Da bismo razumjeli ideju stohastičkog modeliranja, može biti korisno uzeti u obzir da je ono na neki način suprotno od determinističkog modeliranja. Ova druga vrsta modeliranja je ono od čega se sastoji većina elementarne matematike. Rješenje problema obično može imati samo jedan točan odgovor, a graf funkcije može imati samo jedan određeni skup vrijednosti. Stohastičko modeliranje, s druge strane, je poput laganog mijenjanja kompliciranog matematičkog problema kako bi se vidjelo kako je rješenje utjecalo, a zatim to činiti mnogo puta i na različite načine. Ove male varijacije predstavljaju slučajnost ili nepredvidljivost događaja u stvarnom svijetu i njihovih učinaka.
Još jedna stvarna primjena stohastičkog modeliranja, osim osiguranja, je proizvodnja. Proizvodnja se promatra kao stohastički proces zbog učinka koji nepoznate ili slučajne varijable mogu imati na krajnji rezultat. Na primjer, tvornica koja proizvodi određeni proizvod uvijek će ustanoviti da mali postotak proizvoda ne izlazi kako je predviđeno i da se ne može prodati. To može biti posljedica raznih čimbenika, poput kvalitete inputa, radnog stanja proizvodnih strojeva i kompetencije zaposlenika, između ostalog. Nepredvidivost načina na koji ti čimbenici utječu na ishode može se modelirati za predviđanje određene stope pogreške u proizvodnji, za koju se može unaprijed planirati.