It's useful for simulating more complex scenarios. For example, I've been working on a muon telescope recently. The muon flux is a fairly well known quantity, as is the angular distribution or muons. However, since the telescope was built using rectangular scintillator paddles, and calculating a solid angle made up of rectangles is *extremely* difficult to do exactly (approximations do work, but aren't ideal), and since we were further interesting in the path length the muons took through a gas tube (cylindrical, to make things even more interesting) in the middle of the telescope, a Monte Carlo simulation told us everything without bothering with some incredibly complicated geometrical calculations.

Basically, it's useful when you want to perform virtual experiments, and know certain probability distributions (or want to determine what distribution matches an experimental result), but the analytical solution would be non-trivial or even impossible to calculate. 
වඩාත් සංකීර්ණ අවස්ථා අනුකරණය කිරීම සඳහා එය ප්‍රයෝජනවත් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, මම මෑතකදී Muon දුරේක්ෂයක වැඩ කරමින් සිටියෙමි. Muon ප්‍රවාහය කෝණික ව්‍යාප්තිය හෝ මියුඕන ලෙස තරමක් ප්‍රසිද්ධ ප්‍රමාණයකි. කෙසේ වෙතත්, දුරේක්ෂය ඉදිකර ඇත්තේ සෘජුකෝණාස්‍රාකාර සින්ටිලේටර් පැඩල් භාවිතයෙන් සහ සෘජුකෝණාස්‍ර වලින් සෑදූ ඝණ කෝණයක් ගණනය කිරීම *අතිශයින්* (ආසන්න ලෙස ක්‍රියා කරයි, නමුත් සුදුසු නොවේ) සහ අපි මාර්ගයේ තවත් රසවත් වූ නිසා දුරේක්ෂය මැදින් ඇති වායු නලයක් (සිලින්ඩරාකාර, දේවල් වඩාත් සිත්ගන්නාසුළු කිරීමට) හරහා muons විසින් ගෙන යන ලද දිග, Monte Carlo සමාකරණයක් ඇදහිය නොහැකි තරම් සංකීර්ණ ජ්‍යාමිතික ගණනය කිරීම් සමඟ කරදර නොවී සියල්ල අපට කීවේය. මූලික වශයෙන්, ඔබට අතථ්‍ය අත්හදා බැලීම් කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට සහ යම් සම්භාවිතා බෙදාහැරීම් දැන ගැනීමට අවශ්‍ය වූ විට (හෝ පර්යේෂණාත්මක ප්‍රතිඵලයකට ගැළපෙන බෙදා හැරීම තීරණය කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට) එය ප්‍රයෝජනවත් වේ, නමුත් විශ්ලේෂණාත්මක විසඳුම සුළු නොවන හෝ ගණනය කිරීමට පවා නොහැකි වනු ඇත. 