احتمالات
یکی از مهم ترین کاربردهای ان در علم کامپیوتر است. مخصوصا در حوزه هوش مصنوعی در بخش مهم از آن استفاده می شود و این علم اساس و پایه پیشروی ها در ان حوزه می باشد که یکی از آن ها بخش الگوریتم های تکاملی و ژنتیک است و بخش دیگر در بخش های یادگیری های سیستم های هوشمند توسط الگوریتم های یادگیرنده همچون شبکه های بیزین و شبکه مارکوف که بر پایه روش ها و مدل های احتمالاتی بنیاد شده است.
شبیه‌سازی کامپیوتری
از آنجایی که ریاضیات کامپیوتر دیجیتال کامل نیست لذا خطاهای سرشاخه زنی و گرد کردن این خطا را زیاد می‌کنند؛ بنابراین انجام یک آنالیز خطا برای اطمینان از اینکه خروجی مقادیر به وسیله شبیه‌سازی کاملاً دقیق خواهد بود مفید می‌باشد حتی خطاهای کوچک در داده‌های اصلی می‌تواند بعداً در خطای بزرگ در شبیه‌سازی انباشته شوند. در حالیکه تمام آنالیز کامپیوتری در معرض GIGO قرار دارد. این در مورد شبیه‌سازی دیجیتال به ویژه صدق می‌کند. در حقیقت مشاهده این خطای نهفته کل در سیستم‌های دیجیتال کاتالیزور اصلی برای توسعه تئوری هرج و مرج بود.