Metoda Monte Carlo jest stosowana w różnych obszarach, zarówno naukowych, jak i inżynieryjnych czy finansowych. W fizyce stosuje się ją do symulacji zjawisk kwantowych i termodynamicznych, w matematyce do obliczania skomplikowanych całek, w finansach do oceny ryzyka i cen instrumentów pochodnych. Ponadto, jest używana w statystyce do estymacji parametrów i w inżynierii do analizy niezawodności systemów. Dzięki swojej elastyczności, metoda ta świetnie nadaje się do rozwiązywania problemów, gdzie tradycyjne metody analityczne zawodzą.
Dokładność Metody Monte Carlo zależy od liczby przeprowadzonych symulacji. Teoretycznie, im więcej próbek zostanie wygenerowanych, tym dokładniejsze będą wyniki. Dokładność ta jest zazwyczaj określana przez błąd statystyczny, który maleje wraz ze wzrostem liczby próbek, zwykle według zasady pierwiastka kwadratowego (błąd maleje proporcjonalnie do pierwiastka z liczby próbek). Jednakże, należy pamiętać, że zwiększenie liczby próbek wiąże się z większym nakładem obliczeniowym, co może być problematyczne w przypadku bardzo złożonych symulacji.
Implementacja Metody Monte Carlo zależy od konkretnego problemu. Podstawowy schemat zakłada generowanie losowych próbek, które reprezentują możliwe stany systemu, a następnie obliczanie interesującej nas miary (np. średniej, prawdopodobieństwa) na podstawie tych próbek. W programowaniu często wykorzystuje się generatory liczb losowych do tworzenia próbek, a następnie stosuje odpowiednie algorytmy do analizy tych danych. W przypadku problemów matematycznych może to być obliczanie wartości całki, w symulacjach fizycznych – analiza rozkładów temperatury, a w finansach – estymowanie ryzyka inwestycyjnego.
W finansach, metoda ta jest wykorzystywana do szacowania ryzyka i wartości instrumentów pochodnych. Według niektórych szacunków, około 90% wszystkich ocen ryzyka w dużych instytucjach finansowych jest przeprowadzana z wykorzystaniem metod Monte Carlo.
