Árbol de búsqueda Monte Carlo

Un ejemplo destacado reciente es en los programas Go,[1]​ y también se ha utilizado en otros juegos de mesa, así como en videojuegos en tiempo real y juegos no deterministas como el póquer.

En cada emisión, el juego, se juega de salida hasta el final mediante la selección de movimientos al azar.

El resultado final del juego de cada playout se utiliza para ponderar los nodos en el árbol del juego de manera que los mejores nodos son más propensos a ser elegidos en futuros playoffs.

[2]​ La eficacia de este método llamado Búsqueda Pura de Juego Monte Carlo - a menudo aumenta con el tiempo a medida que más playouts se asignan a los movimientos que han dado lugar con frecuencia a la victoria del jugador (en playouts anteriores).Las plena búsqueda de árbol de Monte Carlo emplean este principio de forma recursiva en muchas profundidades del árbol de juego.

Cada nodo del árbol almacena el número de ganados/jugados playouts .