En la teoría de la probabilidad y en estadística, un proceso de Márkov, llamado así por el matemático ruso Andréi Márkov, es un fenómeno aleatorio dependiente del tiempo para el cual se cumple una propiedad específica: la propiedad de Márkov.
En una descripción común, un proceso estocástico con la propiedad de Márkov, o sin memoria, es uno para el cual la probabilidad condicional sobre el estado presente, futuro y pasado del sistema son independientes.
Esta matriz se puede calcular de formas distintas, entre ellas están el método directo, calculando la matriz diagonal, o calculando analítica o gráficamente a partir de la ecuación de estado.
El movimiento browniano muestra cómo la naturaleza discreta de la materia en la escala microscópica se manifiesta a nivel macroscópico.
Para ciertos tipos de procesos estocásticos es simple formular la condición que especifica que la propiedad de Márkov es válida, mientras que para otros se requiere una matemática más sofisticada como se describe en el artículo propiedad de Márkov.