A modelagem estocástica é uma técnica de apresentação de dados ou previsão de resultados que leva em consideração um certo grau de aleatoriedade ou imprevisibilidade. O setor de seguros, por exemplo, depende muito da modelagem estocástica para prever a condição futura dos balanços das empresas, uma vez que estes podem depender de eventos imprevisíveis que resultem no pagamento de sinistros. Muitos outros setores e campos de estudo podem se beneficiar da modelagem estocástica, como estatística, investimento em ações, biologia, linguística e física quântica.
Especialmente no mundo dos seguros, a modelagem estocástica é crucial para determinar quais resultados podem ser esperados e quais são improváveis. Em vez de usar variáveis fixas, como em outra modelagem matemática, um modelo estocástico incorpora variações aleatórias para prever as condições futuras e ver como elas podem ser. Claro, a possibilidade de uma variação aleatória implica que muitas podem ocorrer. Por esse motivo, os modelos estocásticos não são executados apenas uma vez, mas centenas ou mesmo milhares de vezes. Essa coleção maior de dados não apenas expressa quais resultados são mais prováveis, mas também quais intervalos podem ser esperados.
Para entender a ideia da modelagem estocástica, pode ser útil considerar que ela é o oposto, de certa forma, da modelagem determinística. Este segundo tipo de modelagem é o que consiste a maior parte da matemática elementar. A solução para um problema geralmente pode ter apenas uma resposta certa, e o gráfico de uma função pode ter apenas um conjunto específico de valores. A modelagem estocástica, por outro lado, é como variar ligeiramente um problema matemático complicado para ver como a solução é afetada e, em seguida, fazer isso muitas vezes e de maneiras diferentes. Essas pequenas variações representam a aleatoriedade ou imprevisibilidade dos eventos do mundo real e seus efeitos.
Outra aplicação do mundo real de modelagem estocástica, além de seguro, é a manufatura. A manufatura é vista como um processo estocástico devido ao efeito que variáveis desconhecidas ou aleatórias podem ter no resultado final. Por exemplo, uma fábrica que fabrica determinado produto sempre descobrirá que uma pequena porcentagem dos produtos não sai conforme o esperado e não pode ser vendida. Isso pode ser devido a uma variedade de fatores, como a qualidade dos insumos, as condições de trabalho das máquinas de produção e a competência dos funcionários, entre outros. A imprevisibilidade de como esses fatores afetam os resultados pode ser modelada para prever uma certa taxa de erro na fabricação, que pode ser planejada com antecedência.