在概率论及统计学中，马可夫过程（）是一个具备了马可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马可夫得名。马可夫过程是不具备记忆特质的（memorylessness）。换言之，马可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。具备离散状态的马可夫过程，通常被称为马可夫链。马可夫链通常使用离散的时间集合定义，又称离散时间马可夫链。有些学者虽然採用这个术语，但允许时间可以取连续的值。
数学模型.对于某些类型的随机过程，很容易通过状态定义列方程