Upotreba Monte Carlo metode u određivanju približne vrijednosti π. Nakon postavljanja 30000 slučajnih točaka, procjena za π je unutar 0.07% od stvarne vrijednosti. To se dešava s približnom vjerojatnošću od 20%.
Monte-Carlo metode su stohastičke (determinističke) simulacijske metode, algoritmi koji s pomoću slučajnih ili kvazislučajnih brojeva i velikog broja izračuna i ponavljanja predviđaju ponašanje složenih matematičkih sustava.
Izvorno su osmišljene u državnom laboratoriju SAD u Los Alamosu nedugo nakon Drugog svjetskog rata. Prvo je elektroničkoračunalo u SAD-u upravo bilo dovršeno, i znanstvenici u Los Alamosu su razmatrali kako da ga najbolje iskoriste za razvoj termonuklearnog oružja (hidrogenske bombe). Kasne 1946. Stanislav Ulam je predložio korištenje slučajnog uzorkovanja za simuliranje putanja neutrona, a John von Neumann je razvio detaljan prijedlog rane 1947. Ovo je dovelo do simulacija manjih razmjera koje su ipak bile neophodno važne za uspješno dovršenje projekta. Metropolis i Ulam su 1949. objavili rad u kojem su iznijeli svoje ideje, čime su potaknuta velika istraživanja tokom 1950-ih godina. Metoda je dobila naziv po gradu u državici Monako, slavnom po svojim kockarnicama (što je prihvaćeno na prijedlog Nicka Metropolisa, jednog od pionira Monte-Carlo metode).
U ekonomiji se rabe ze proračunavanje poslovnog rizika, promjena vrijednosti investicija, pri strateškom planiranju i slično.
U medicinskoj fizici i radioterapiji koristi se za planiranje doze zračenja tumora.
Baeurle, Stephan A. (2009). „Multiscale modeling of polymer materials using field-theoretic methodologies: A survey about recent developments”. Journal of Mathematical Chemistry46 (2): 363–426. DOI:10.1007/s10910-008-9467-3.
Berg, Bernd A. (2004). Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis (With Web-Based Fortran Code). Hackensack, NJ: World Scientific. ISBN981-238-935-0.
Binder, Kurt (1995). The Monte Carlo Method in Condensed Matter Physics. New York: Springer. ISBN0-387-54369-4.
Caflisch, R. E. (1998). Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. Acta Numerica. 7. Cambridge University Press. str. 1–49.
Davenport, J. H.. „Primality testing revisited”. Proceeding ISSAC '92 Papers from the international symposium on Symbolic and algebraic computation: 123 129. DOI:10.1145/143242.143290. ISBN0-89791-489-9.
Doucet, Arnaud; Freitas, Nando de; Gordon, Neil (2001). Sequential Monte Carlo methods in practice. New York: Springer. ISBN0-387-95146-6.
Fishman, G. S. (1995). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. New York: Springer. ISBN0-387-94527-X.
C. Forastero and L. Zamora and D. Guirado and A. Lallena (2010). „A Monte Carlo tool to simulate breast cancer screening programmes”. Phys. In Med. And Biol.55 (17): 5213–5229. Bibcode2010PMB....55.5213F. DOI:10.1088/0031-9155/55/17/021.
Gould, Harvey; Tobochnik, Jan (1988). An Introduction to Computer Simulation Methods, Part 2, Applications to Physical Systems. Reading: Addison-Wesley. ISBN0-201-16504-X.
Grinstead, Charles; Snell, J. Laurie (1997). Introduction to Probability. American Mathematical Society. str. 10–11.
Hammersley, J. M.; Handscomb, D. C. (1975). Monte Carlo Methods. London: Methuen. ISBN0-416-52340-4.
M. Milik and J. Skolnick (Jan 1993). „Insertion of peptide chains into lipid membranes: an off-lattice Monte Carlo dynamics model”. Proteins15 (1): 10–25. DOI:10.1002/prot.340150104. PMID8451235.
Mosegaard, Klaus; Tarantola, Albert (1995). „Monte Carlo sampling of solutions to inverse problems”. J. Geophys. Res.100 (B7): 12431–12447. Bibcode1995JGR...10012431M. DOI:10.1029/94JB03097.
P. Ojeda and M. Garcia and A. Londono and N.Y. Chen (Feb 2009). „Monte Carlo Simulations of Proteins in Cages: Influence of Confinement on the Stability of Intermediate States”. Biophys. Jour. (Biophysical Society) 96 (3): 1076–1082. Bibcode2009BpJ....96.1076O. DOI:10.1529/biophysj.107.125369.
Int Panis L; De Nocker L, De Vlieger I, Torfs R (2001). „Trends and uncertainty in air pollution impacts and external costs of Belgian passenger car traffic International”. Journal of Vehicle Design27 (1–4): 183–194. DOI:10.1504/IJVD.2001.001963.
Int Panis L, Rabl A, De Nocker L, Torfs R (2002). P. Sturm. ur. „Diesel or Petrol ? An environmental comparison hampered by uncertainty”. Mitteilungen Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Thermodynamik (Technische Universität Graz Austria) Heft 81 Vol 1: 48–54.
Press, William H.; Teukolsky, Saul A.; Vetterling, William T.; Flannery, Brian P. (1996) [1986]. Numerical Recipes in Fortran 77: The Art of Scientific Computing. Fortran Numerical Recipes. 1 (Second izd.). Cambridge University Press. ISBN0-521-43064-X.
Szirmay-Kalos, László (2008). Monte Carlo Methods in Global Illumination - Photo-realistic Rendering with Randomization. VDM Verlag Dr. Mueller e.K.. ISBN978-3-8364-7919-6.