Modelele grafice reprezintă o strînsă legătură între teoria probabilității și teoria grafurilor. Ele oferă un instrument natural pentru a face față a două probleme care apar pe parcursul matematicii și ingineriei aplicate - incertitudinea și complexitatea - și în special joacă un rol din ce în ce mai important în proiectare și analiza algoritmilor de învățare a mașinilor. Fundamentale pentru ideea unui model grafic este noțiunea de modularitate - un sistem complex este construit prin combinarea unor părți mai simple.Teoria probabilității furnizează lipiciul prin care piesele sunt combinate, asigurând ca sistemul în general este consecvent și oferă modalități de interfațare a modelelor la date. Latura teoretică a modelelor grafice oferă atât o interfață atractivă intuitiv prin care oamenii pot modela seturi de variabile care interacționează puternic, cât și o structură de date care se acordă în mod natural designului de algoritmi eficienți cu scop general. În cadrul acestui articol, vom discuta doar despre modele grafice direcționate, adică rețelele Bayesiene.