Las redes bayesianas son grafos dirigidos acíclicos que modelan distribuciones de probabilidad sobre un conjunto de variables aleatorias.
Cada nodo en la red representa una variable, y las aristas muestran dependencias condicionales entre estas variables.
La distribución de probabilidad se representa mediante la regla del producto de probabilidades condicionales, basada en los nodos padres de cada nodo.
Las redes bayesianas permiten una inferencia eficiente, es decir, calcular probabilidades para variables desconocidas cuando algunas variables son observadas.
Se utilizan en muchos campos, como el diagnóstico, la predicción o la toma de decisiones bajo incertidumbre.