数値的手法を用いることによってこの問題を回避する。しかしながら、長いMDシミュレーションは数学的に悪条件であり、数値積分において累積誤差を生成してしまう。これはアルゴリズムとパラメータの適切な選択によって最小化することができるが、完全に取り除くことはできない。
エルゴード仮説に従う系では、単一の分子動力学シミュレーションの展開は系の巨視的熱力学的性質を決定するために使うことができる。エルゴード系の時間平均はミクロカノニカルアンサンブル（小正準集団）平均に対応する。MDは自然の力をアニメーションすることによって未来を予測する、原子スケールの分子の運動についての理解を可能にする「数による統計力学」や「ニュートン力学のラプラス的視点」とも称されている。
MDシミュレーションでは等温、定圧、等温・定圧、定エネルギー、定積、定ケミカルポテンシャル、グランドカノニカルといった様々なアンサンブル（統計集団）の計算が可能である。また、結合長や位置の固定など様々な拘束条件を付加することもできる。計算対象は、バルク、表面、界面、クラスターなど多様な系を扱える。
MD法で扱える系の規模としては、最大で数億原子からなる系の計算例がある。通常の計算規模は数百から数万原子（分子、粒子）程度である。
また第一原理分子動力学法の多くは、電子状態が常に基底状態であることを前提としているものが多く、電子励起状態や電子状態間の非断熱遷移を含む現象の記述は、こうした手法であってもなお困難である。
歴史.
応用領域.
シミュレーション設計の制約.
分子動力学シミュレーションの全ての種類において、シミュレーションの箱の大きさは境界条件アーティファクトを避けるのに十分な程大きくなければならない。境界条件は、端において固定された値を選択することによって、あるいは周期境界条件（シミュレーションの一方がその逆側につながることによてバルク相を模倣する）を採用することによってしばしば扱われる。
等温定圧（NPT）集団.
拡張アンサンブル法.
MDシミュレーションにおけるポテンシャル.
より細かい詳細が必要な時は、量子力学に基づくポテンシャルが用いられる。また、系の大部分を古典的に扱うが、化学的変換が起こる小さな領域を量子系として扱うハイブリッド古典/量子ポテンシャルも開発されている。
経験的ポテンシャル.