確率過程は、時間や空間などあるパラメータ（通常は時間）に対して変動する「ランダムな変数の集まり」を指す概念です。たとえば、株価や天気の変動など、時系列で観測される不確実な現象を表すモデルとして使われます。

例

ブラウン運動（連続的に動き続ける粒子の位置を表す過程）

マルコフ連鎖（現在の状態にのみ依存して次の状態が決まる離散的モデル）

特徴

1. 各時点の値は確率変数として扱われる

2. 時間依存や過程全体の分布構造が重要

3. マルコフ性や定常性といった性質が分析のカギになる

多くの物理現象や経済データの解析で利用される基本的な枠組みで、将来の予測やリスク評価に役立ちます。