En concreto: el término estocástico se aplica a procesos, algoritmos y modelos en los que existe una secuencia cambiante de eventos analizables probabilísticamente a medida que pasa el tiempo.
El nombre "Montecarlo" para el método estocástico de Montecarlo fue popularizado por los investigadores de física Stanislaw Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann y Nicholas Metropolis, entre otros.
Multitud de eventos bioquímicos también conducen por sí mismos al análisis estocástico.
La expresión génica, por ejemplo, es un proceso estocástico derivado de la impredecibilidad inherente a las colisiones moleculares (por ejemplo, la unión y separación de la ARN polimerasa a un promotor) resultado del movimiento browniano.
Es factible utilizar procesos estocásticos para componer piezas fijas, que se pueden producir en una interpretación.
La película resultante representa los diferentes datos de cian, magenta, amarillo y negro.
Las líneas de pantalla tradicionales, que tienen amplitud modulada, sufren problemas con el patrón de Moiré, pero siguieron siendo utilizadas hasta que el proceso estocástico conocido en inglés como stochastic screening apareció.
En las teorías lingüísticas basadas en el uso, por ejemplo, donde se argumenta que la competencia, o habla, se basa en la actuación, en el sentido del conocimiento lingüístico, siendo este basado en la frecuencia de la experiencia, se suele decir que la gramática es probabilística y variable antes que fija y absoluta.
Este supuesto es válido de modo general tanto para procesos industriales continuos como por lotes.
Los modelos estadísticos son utilizados para definir líneas límite que establecen cuando las acciones correctivas deben tomarse para llevar el proceso hacia su ventana de operaciones intencionales.