MDP는 현재 상태만이 미래 상태에 영향을 주는 특성을 가진 확률적 시스템을 제어하는 방법이다. 시스템은 상태, 행동, 전이 확률, 보상의 네 가지 요소로 구성되며, 각 행동에 따른 보상 기대값을 고려하여 최적의 정책을 찾는 것이 목적이다. MDP는 강화 학습과 밀접한 관련이 있으며, 무작위적인 요소가 포함된 환경에서 최적의 행동 전략을 구하는 데 자주 사용된다.

예를 들어, 로봇이 주어진 환경에서 목적지에 도달하기 위한 경로를 찾을 때, 각 단계에서의 행동 선택이 미래 보상에 영향을 미치기 때문에 MDP를 이용해 최적의 경로를 계획할 수 있다. 또한, MDP는 재무 관리나 자원 할당 문제에서도 많이 사용된다.