Matemático y lingüista nacido en Ryazan, Rusia. Estudió y se doctoró en la Universidad de San Petersburgo, donde comenzó su labor docente en 1886. Es a comienzos del siglo XX cuando da continuidad a los estudios de su maestro Pafnuty Chebyshev sobre los cálculos matemáticos de la lógica de la probalidad. So obra tuvo continuidad en su hijo, de igual nombre que él, Andrei Markov (1903-1979). Falleció en San Petersburgo en 1922.
Estudió, entre otros muchos aspectos, las construcciones lingüísticas a partir del cálculo matemático (1913). Así, por ejemplo, analizó la novela de Puschkin Eugenio Oniegui, y dedujo que las letras del alfabeto cirílico, como las de cualquier otro alfabeto, iban apareciendo relacionadas con las que las precedían en la escritura. La nueva letra está determinada por la anterior, pero es independiente de la manera en la que aparece respecto de las anteriores... Existe, pues, una continuidad predecible, en la medida que una serie de caracteres permite anticipar la probabilidad de otra sucesión de caracteres. Marvok aplicó los cálculos probabilistas a diversas esferas del conocimiento y de la ciencia. A las relaciones matemáticas probabilistas de las construcciones seriadas -un texto, por ejemplo- se las ha denominado los 'procesos de Markov' o 'cadenas de Markov', que Norbert Wiener estudió en profundidad para sus elaboraciones teóricas. Sus postulados están considerados como los antecedentes de la teoría matemática de la información.
Entre otros campos de la investigación, el modelo de Markov está siendo aplicado al análisis tendencial o prospectivo del desarrollo tecnológico, como instrumento de cálculo de que un hecho ocurra. Para ello se utilizan dos factores probabilísticos: la secuencia de los hechos y el tiempo transcurrido entre acontecimientos sucesivos, esto es, la transición de estados y tiempo de permanencia en el estado.

En este sentido, aunque no se conoce su empleo, podría aplicarse para analizar la probabilidad de ocurrencia de acontecimientos de interés periodístico, teniendo en cuenta las interrelaciones entre los hechos noticiables y los intervalos de tiempo entre los sucesos. Se construiría así un conjunto de 'cadenas Marcov' que señalarían posibles escenarios noticiables en las que se apreciaría la relación entre acontecimientos y su probabilidad de ocurrencia en el tiempo. Una 'cadena de Markov' es, pues, una serie de hechos, en la que la probabilidad de que ocurra uno nuevo depende del inmediato anterior. Se trata de una cadena con 'memoria', algo que distingue el modelo del teórico ruso de las series de hechos no relacionados.
Las 'cadenas Marcov' son empleadas, entre otros, en cálculos probabilísticos meteorológicos (v. ejemplo en formato pdf, 32 k, Edustatspr.com).