Bistvenega pomena za razumevanje Markovskega naključnega polja je trdna osnova stohastičnega procesa v teoriji verjetnosti. Stohastični proces prikazuje zaporedje naključnih možnosti, ki se lahko pojavijo v procesu v neprekinjenem časovnem obdobju, kot je napovedovanje nihanj valut na trgu menjalnic. Z Markovskim naključnim poljem pa je čas nadomeščen s prostorom, ki zavzema dve ali več dimenzij in ponuja potencialno širše aplikacije za napovedovanje naključnih možnosti v fiziki, sociologiji, nalogah računalniškega vida, strojnem učenju in ekonomiji. Model Ising je prototip modela, ki se uporablja v fiziki. V računalnikih se najpogosteje uporablja za napovedovanje procesov obnavljanja slike.
Napovedovanje naključnih možnosti in njihovih verjetnosti je vse bolj pomembno na številnih področjih, vključno z znanostjo, ekonomijo in informacijsko tehnologijo. Trdno razumevanje in upoštevanje naključnih možnosti omogoča znanstvenikom in raziskovalcem, da hitreje napredujejo v raziskavah in modelirajo natančnejše verjetnosti, kot je napovedovanje in modeliranje gospodarskih izgub zaradi orkanov različnih intenzitet. Z uporabo stohastičnega procesa lahko raziskovalci napovejo več možnosti in ugotovijo, katere so najbolj verjetne pri določeni nalogi.
Kadar prihodnji stohastični proces ni odvisen od preteklosti, se na podlagi njegovega sedanjega stanja reče, da ima markovsko lastnost, ki je opredeljena kot lastnost brez spomina. Lastnost se lahko naključno odzove iz svojega sedanjega stanja, ker nima spomina. Markova predpostavka je izraz, dodeljen stohastičnemu procesu, ko se domneva, da ima lastnost takšno stanje; proces se potem imenuje markovska ali markovska lastnost. Markovsko naključno polje pa ne določa časa, temveč predstavlja značilnost, ki svojo vrednost pridobi na podlagi neposrednih sosednjih lokacij in ne časa. Večina raziskovalcev uporablja model neusmerjenega grafa za predstavitev Markovskega naključnega polja.
Za ponazoritev, ko orkan pristane, kako orkan deluje in koliko uničenja povzroči, je neposredno povezano s tem, s čim se srečuje, ko pride na kopno. Orkani se ne spominjajo preteklega uničenja, ampak reagirajo v skladu z neposrednimi okoljskimi dejavniki. Znanstveniki bi lahko uporabili teorijo Markovskega naključnega polja za grafiranje možnih naključnih možnosti gospodarskega uničenja na podlagi tega, kako so se orkani odzvali v podobnih geografskih situacijah.
Uporaba Markovskega naključnega polja je potencialno koristna v številnih drugih situacijah. Polarizacijski pojavi v sociologiji so ena od takih aplikacij, pa tudi uporaba Isingovega modela pri razumevanju fizike. Strojno učenje je tudi druga aplikacija in se lahko izkaže za še posebej koristno pri iskanju skritih vzorcev. Cene in oblikovanje izdelkov lahko koristijo tudi uporabi teorije.