В теории вероятности и статистики, термин Марковское свойство относится к памяти случайного процесса. Было названо в честь русского математика Андрея Маркова.

Стохастический процесс обладает Марковским свойством, если условное распределение вероятностей будущих состояний процесса зависит только от нынешнего состояния, а не от последовательности событий, которые предшествовали этому. Процесс, обладающий этим свойством называется Марковским процессом. Термин строго Марковского свойства похож на Марковское свойство, за исключением того, что понятие «настоящего состояния процесса» заменяется на Марковский момент времени.

Для процессов с дискретным временем с Марковским свойством, см. цепь Маркова. Оба термина, «свойства Маркова» и «строгого свойства Маркова» были использованы в связи с особым свойством экспоненциального распределения — «отсутствие памяти».