En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov o modelo de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior. Esta característica de incluir una memoria reciente recibe el nombre de propiedad de Markov en contraste con los eventos independientes que no tienen memoria de ningún evento anterior. En un primer artículo de 1906 A. A. Markov definió la "cadena simple" como "una secuencia infinita x1, x2, ..., xk, xk+1, ..., de variables conectadas de tal modo que xk+1 para cualquier k es independiente de x1, x2, ..., xk−1, en el caso de que xk sea conocida”. Markov llamó a la cadena "homogénea" si la distribución condicional de xk+1 dado xk fuese independiente de k. También consideró cadenas "complicadas (complex en inglés)" en las que "cada número está conectado directamente no sólo con uno, sino con varios números anteriores".[1]​

Recibe su nombre del matemático ruso Andréi Márkov (1856-1922), que lo introdujo en 1906.[1]​
Estos modelos estadísticos cuentan con un gran número de aplicaciones reales.