A simulação de Monte Carlo é um experimento computacional no qual são geradas amostras aleatórias a partir de distribuições de probabilidade ajustadas às variáveis de entrada (inputs) de um determinado modelo. Em análise de risco, por exemplo, torna-se uma ferramenta valiosa para identificar padrões no comportamento das variáveis de interesse em função dos inputs gerados a partir das distribuições de probabilidade que melhor se ajustam aos valores observados das variáveis de risco originais.

Após definir o modelo e os inputs do mesmo a partir dos dados originais, especificam-se (manual ou automaticamente) as distribuições que melhor se ajustam a tais inputs. A seguir, o modelo é processado e repetido um número suficiente de vezes para que se obtenha uma amostra representativa das possíveis combinações que geram a variável resposta (output).