吉布斯分佈將概率分配與 exp(−E(x)/T) 成正比，將隨機性與能量景觀聯繫起來。在概率論中，它定義了馬爾可夫隨機場和平衡系統。在機器學習中，它驅動基於能量的模型、玻爾茲曼機器以及像吉布斯取樣這樣的取樣方法。在現實生活中，它出現在統計物理、交通和人群模型以及選擇遵循噪聲偏好的決策過程中。