Phân phối Gibbs gán xác suất tỷ lệ với exp(−E(x)/T), liên kết sự ngẫu nhiên với một cảnh quan năng lượng. Trong xác suất, nó định nghĩa các trường ngẫu nhiên Markov và các hệ thống cân bằng. Trong học máy, nó thúc đẩy các mô hình dựa trên năng lượng, máy Boltzmann và các phương pháp lấy mẫu như lấy mẫu Gibbs. Trong đời sống thực, nó xuất hiện trong vật lý thống kê, các mô hình giao thông và đám đông, và các quy trình quyết định nơi mà các lựa chọn theo sau sở thích ồn ào.