Bei der Monte-Carlo-Methode werden die Bahnen von Ladungsträgern unter der Einwirkung von elektrischem Feld und Streumechanismen im Orts- und Impulsraum rechnerisch verfolgt. Mit Hilfe von Zufallsvariablen werden die Wahrscheinlichkeitsverteilung der freien Flugdauer und die Auftrittswahrscheinlichkeiten der Streuprozesse nachgebildet. Anhand der Simulaton vieler Trajektorien können die gesuchten Mittelwerte gebildet werden.
Da es sich um ein statistisches
Verfahren handelt, muß man, um verläßliche Mittelwerte zu erhalten, eine
große Anzahl von Trajektorien berechnen. Die Fehlerschranke eines
Schätzwertes fällt mit 
, wobei 
die Anzahl der
Zufallsversuche ist [27].
Will man also die Fehlerschranke um einen Faktor 
reduzieren, so steigt die
erforderliche Zahl der Zufallsversuche und damit der Rechenaufwand mit
. Dies stellt einen Nachteil der
Monte-Carlo-Methode gegenüber deterministischen Verfahren dar, da die
Genauigkeit der Lösung aus Kapazitätsgründen nicht beliebig erhöht
werden kann.
Der Vorteil der Monte-Carlo-Methode besteht darin, daß es wesentlich einfacher ist, Teilchentrajektorien zu berechnen, als die entsprechende Boltzmanngleichung zu lösen, sofern dies überhaupt praktisch durchführbar ist. Vor allem in zwei Ortsdimensionen oder bei Verwendung komplizierterer physikalischer Modelle ist sie vielfach die einzige praktikable Methode, mit der der Hochenergietransport von Ladungsträgern simuliert werden kann.
In vielen Fällen wird die Monte-Carlo-Methode als Referenzmethode verwendet, mit der einfachere Transportmodelle verglichen werden.
Ein Beweis, daß die Monte-Carlo-Methode die Boltzmanngleichung löst, findet sich in [21] [83].