몬테카를로 시뮬레이션이란 불확실한 상황하에서의 의사결정을 목적으로 확률적시스템의 모의 실험에 이용되는 절차를 말한다. 몬테카를로 시뮬레이션의 핵심은 모형의 확률요소들에 대한 실험인데 이는 확률적 또는 우연결과를 발생시켜 주는 도구를 이용하여 수행된다. 이 도구는 모형에서 가정한 확률분포에 따라 무작위표본추출에 의해서 우연결과를 발생시켜 주는데 이용된다. 따라서 몬테카를로 시뮬레이션을 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 우연결과 또는 확률적 결과를 발생시켜 주는데 이용되는 도구로는 주사 위나 룰렛바퀴(roulett wheel), 복권추첨에 이용되는 숫자공 등이 있으며, 가장 일반적으로 쓰이는 것은 난수(random number)이며 컴퓨터에 의해 발생되는 의사난수(pseudo-random number) 등이 있다. 몬테카를로 시뮬레이션의 시행을 위한 절차로는 단계 1, 확률변수의 확률분포를 얻고 단계 2, 누적확률분포를 설정 단계 3, 확률변수의 값이나 값의 범위를 나타내기 위해서 적절한 난 수의 집합-난수의 구간-을 할당한다. 단계 4, 무작위표본추출을 이용하여 시뮬레이션실험을 실시 마지막으로 단계 5에서 행동방안을 설계·시행하고 통제한다.