Розподіл Гіббса присвоює ймовірності, пропорційні exp(−E(x)/T), пов'язуючи випадковість з енергетичним ландшафтом. У ймовірності він визначає випадкові поля Маркова та системи рівноваги. У машинному навчання вона керує енергетичними моделями, машинами Больцмана та методами відбору вибірки, такими як вибірка Гіббса. У реальному житті вона з'являється у статистичній фізиці, моделях руху та натовпу, а також у процесах прийняття рішень, де вибір слідує за гучними вподобаннями.