ランダム化は無計画とは異なる。ランダム過程はむしろ、結果が決定論的なパターンに従わず、確率分布によって記述される展開に従う過程を記述する確率変数のシーケンスである。たとえば、母集団からのランダム標本とは、すべての個体が既知の確率のもとで抽出された標本のことを指す。これは、任意の個体が選択されると対照的である。
用途.
ランダム化は、統計学やギャンブルで利用されている。 
統計学.
ランダム化実験.
実験計画法の統計理論では、ランダム化とは、実験単位をの間にことである。たとえば、新薬と標準薬を比較する実験では、患者をランダム化により新薬と標準薬のいずれかの管理に割り当てる必要がある。ランダム化では、実験計画で考慮されていないいわゆる因子（）を等化することにより、交絡を減らす。
調査サンプリング.
リサンプリング.
統計的推測の重要な方法の中には、観測データからリサンプリングを行うものがある。観測された唯一のデータである元のデータセットをランダム化して、「観測されたかもしれない」データセットの複数の代替バージョンを作成する。これらの代替データセットについて計算された統計量の変動は、元のデータから推定された統計量の不確実性を示す指針となる。
ギャンブル.
ランダム化は、ギャンブルの分野でも広く使われている。ランダム化が不十分だと、熟練したギャンブラーが有利になる可能性があるため、効果的なランダム化について多くの研究がなされてきた。ランダム化の典型的な例はトランプをシャッフルすることである。
技術.
歴史的には「手動」のランダム化手法（カードをシャッフルする、袋から紙片のくじを引く、ルーレット盤を回すなど）が一般的であったが、現在では自動化された手法が主に用いられている。ランダム標本の選択もも、単純な乱数の選択に代えられるため、乱数生成がもっとも一般的に使われており、ハードウェア乱数生成器と擬似乱数生成器の両方が使われている。
最適化.
ロバスト制御手法の計算負荷を軽減するために、最適化でランダム化が行われる。不確実性パラメータの値の標本をランダムに抽出し、これらの値に対してのみロバスト性が適用される。このアプローチは、ロバスト性の確率的レベルを制御できるようにする厳密な理論の導入によって人気を博している。詳細はを参照のこと。