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Les méthodes de Monte-Carlo par les chaînes de Markov ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo appartiennent à une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité.

Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner.

Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov alors que d'autres algorithmes plus complexes introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence.

Ces méthodes sont notamment appliquées dans le cadre de l'inférence bayésienne.

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