Norint suprasti Markovo atsitiktinį lauką, svarbiausia turėti tvirtą stochastinio proceso pagrindą tikimybių teorijoje. Stochastinis procesas vaizduoja atsitiktinių galimybių seką, kurios gali atsirasti procese per tam tikrą laiką, pavyzdžiui, numatant valiutų svyravimus valiutų keitimo rinkoje. Tačiau naudojant Markovo atsitiktinį lauką, laikas pakeičiamas erdve, kuri užima dvi ar daugiau dimensijų ir siūlo potencialiai platesnes galimybes numatyti atsitiktines galimybes fizikoje, sociologijoje, kompiuterinio matymo užduočių, mašininio mokymosi ir ekonomikos srityse. Isingo modelis yra prototipas, naudojamas fizikoje. Kompiuteriuose jis dažniausiai naudojamas nuspėti vaizdo atkūrimo procesus.
Atsitiktinių galimybių ir jų tikimybių numatymas tampa vis svarbesnis daugelyje sričių, įskaitant mokslą, ekonomiką ir informacines technologijas. Tvirtas atsitiktinių galimybių supratimas ir atsiskaitymas leidžia mokslininkams ir tyrėjams greičiau tobulėti atliekant tyrimus ir modeliuoti tikslesnes tikimybes, pavyzdžiui, numatyti ir modeliuoti ekonominius nuostolius dėl įvairaus intensyvumo uraganų. Naudodami stochastinį procesą, mokslininkai gali numatyti kelias galimybes ir nustatyti, kurios iš jų yra labiausiai tikėtinos atliekant tam tikrą užduotį.
Kai būsimas stochastinis procesas nepriklauso nuo praeities, remiantis dabartine būsena, sakoma, kad jis turi Markovo savybę, kuri apibrėžiama kaip savybė be atminties. Savybė gali atsitiktinai reaguoti iš dabartinės būsenos, nes jai trūksta atminties. Markovo prielaida yra terminas, priskiriamas stochastiniam procesui, kai manoma, kad savybė turi tokią būseną; tada procesas vadinamas Markovo arba Markovo nuosavybe. Tačiau Markovo atsitiktinis laukas nenurodo laiko, o rodo charakteristiką, kuri išveda savo vertę pagal artimiausias kaimynines vietas, o ne laiką. Dauguma tyrinėtojų naudoja neorientuotą grafiko modelį Markovo atsitiktiniam laukui pavaizduoti.
Norėdami iliustruoti, kai uraganas pasiekia sausumą, kaip uraganas veikia ir kiek sunaikinimo jis sukelia, yra tiesiogiai susiję su tuo, su kuo jis susiduria leisdamasis į krantą. Uraganai neprisimena praeities sunaikinimo, bet reaguoja pagal tiesioginius aplinkos veiksnius. Mokslininkai galėtų panaudoti Markovo atsitiktinio lauko teoriją, norėdami pavaizduoti galimas atsitiktines ekonominio naikinimo galimybes pagal tai, kaip uraganai reagavo panašiose geografinėse situacijose.
„Markov Random Field“ naudojimas gali būti naudingas įvairiose kitose situacijose. Poliarizacijos reiškiniai sociologijoje yra vienas iš tokių pritaikymų, taip pat Ising modelio naudojimas fizikos supratimui. Mašinų mokymasis taip pat yra dar viena programa ir gali pasirodyti ypač naudinga ieškant paslėptų modelių. Kainos ir gaminių dizainas taip pat gali būti naudingi naudojant teoriją.