마르코프 결정 과정(MDP)은 무작위성과 결정 요소가 있는 동적 시스템을 설명하는 데 사용됩니다. 이는 의사결정자가 무작위 환경에서 결정을 내릴 수 있는 수학적 프레임워크 모델을 제공하고, 동적 프로그래밍과 강화 학습에서 최적화 문제를 해결하기 위한 효과적인 수학적 도구를 제공합니다. MDP는 동적 프로그래밍으로 해결되는 최적화 문제를 연구하는 데 유용합니다. 이 기술은 적어도 1950년대부터 알려져 왔으며 로봇공학, 자동화, 경제, 제조 등 여러 분야에서 사용됩니다. 

마르코프 의사결정 과정은 마르코프 체인을 확장한 것으로, 행동(선택 허용)과 보상(동기 부여)이 추가되었습니다.