Monte-Carlo-Simulationen nutzen stochastische Prozesse zur Modellierung thermodynamischer und kinetischer Vorgänge, etwa Phasenseparation, Keimbildung oder Diffusion. Durch zufällige Ereignisse mit wohldefinierten Übergangswahrscheinlichkeiten werden Ensembles mikroskopischer Zustände erzeugt, aus denen makroskopische Materialeigenschaften abgeleitet werden. In den Materialwissenschaften dienen sie u.a. zur Vorhersage von Gefügeevolution und Gleichgewichtszuständen komplexer Legierungen.