La simulación de Monte Carlo genera muchísimas repeticiones aleatorias de un proceso incierto —según ciertos supuestos definidos sobre sus componentes— y usa la distribución de los resultados obtenidos en todas esas repeticiones para estimar probabilidades, valores esperados, o rangos de incertidumbre de un resultado que sería difícil o imposible de calcular exactamente con fórmulas matemáticas cerradas.
Dónde se aplica
Se usa ampliamente en finanzas para estimar el riesgo de una inversión bajo distintos escenarios posibles, en ingeniería para evaluar la confiabilidad de un sistema complejo, y en ciencia de datos para estimar incertidumbre en situaciones donde derivar una fórmula exacta sería extremadamente complejo o directamente inviable.