Xích Markov Monte Carlo (tiếng Anh: Markov chain Monte Carlo, viết tắt MCMC) là một thuật toán để lấy mẫu từ phân phối xác suất. Bằng cách xây dựng một chuỗi Markov có phân phối mong muốn là phân phối cân bằng của nó, người ta có thể có được một mẫu phân phối mong muốn bằng cách ghi lại các trạng thái từ chuỗi. Càng thực hiện nhiều bước, phân phối của mẫu sẽ càng khớp với phân phối mong muốn thực tế. Có nhiều phương pháp và thuật toán khác nhau để xây dựng chuỗi, bao gồm cả thuật toán Metropolis - Hastings.