随机数可用于多种目的，例如生成数据加密密钥、模拟和建模复杂现象以及从更大的数据集中选择随机样本。它们在美学上也被使用过，例如在文学和音乐中，当然在游戏和赌博中也很流行。讨论单个随机数时，该数值是从一组可能的值中抽取出来的，每个值都是等可能的；讨论随机数序列时，每个被绘制的数字必须在统计上独立于其他数字。
随着计算机的发展，程序员意识到需要在程序中加入随机性，但让计算机真正'偶然'行事却相当困难。计算机盲目地听从指令，因此是完全可以预测的。使用计算机生成随机数的主要方法有两种：伪随机数生成器（PRNGs）和真随机数生成器（TRNGs）。这两种方法有不同的特点，各有利弊。
伪随机数生成器 (PRNGs)
正如'伪随机数'这个词所暗示的那样，伪随机数并不是你所期望的那种随机数字，至少在你用来掷骰子或买彩票的时候不是这样。从本质上说，PRNGs 是一种算法，它使用数学公式或简单的预计算表来生成随机出现的数字序列。线性同余法是 PRNG 的一个很好的例子。对伪随机数理论进行了大量的研究，而生成伪随机数的现代算法非常好，以至于这些数字看起来完全是随机的。
如果将计算机生成的随机数与骰子掷出的点数进行比较，就很容易理解 PRNGs 和 TRNGs 之间的基本区别。因为 PRNGs 通过使用数学公式或预先计算的列表生成随机数，所以使用一个对应于某人多次滚动骰子并写下结果。每当你想要一个骰子，你就会得到名单上的下一个。实际上，这些数字看起来是随机的，但实际上它们是预先确定的。TRNGs 的工作原理是让一台电脑实际滚动骰子——或者，更常见的是，使用一些比骰子更容易连接到电脑的物理现象。
PRNG 效率高，能在短时间内生成大量数字，且具有确定性，这意味着如果序列中的起始点已知，一个给定的数字序列可以在稍后的日期被复制。PRNG 通常也是周期性的，这意味着序列最终会自己重复。虽然周期性从来都不是一个理想的特征，但现代 PRNG 的周期太长，以至于在大多数实际情况下都可以忽略它。
这些特性使 PRNG 适用于需要许多数字的应用程序，并且在这些应用程序中，相同的序列可以很容易地重播。这种应用程序的常见示例是模拟和建模应用程序。PRNG 不适用于那些数据不可预测的应用程序，比如数据加密和赌博。
值得注意的是，尽管好的 PRNG 算法存在，但它们并不总是被使用，而且很容易出现令人讨厌的意外情况。以 Web 语言 PHP 为例，在 GNU/Linux 下使用通常表现良好，但在 Microsoft Windows 下可能不符合某些标准（如 2008 年可视化分析的要求）。2002 年曾有研究人员指出，MacOS 上的 PRNG 精度不足，难以用于病毒感染的科学模拟。最重要的是，即使 PRNG 能够满足应用程序的需求，您仍然需要小心使用哪一种。
真随机数生成器 (TRNGs)
与 PRNGs 相比，TRNGs 从物理现象中提取随机性并将其引入计算机。你可以把它想象成一个连接到电脑上的骰子，但通常人们使用的是一种物理现象，它比连接电脑更容易。物理现象可简单至鼠标移动轨迹或按键间隔时间。然而，在实践中，您必须小心选择哪个源。
有许多其他的方法可以让你的计算机具有真正的随机性。放射性物质是一种很好的物理现象，辐射源衰变的时间点是完全不可预测的，它们很容易被检测出来并输入计算机，避免了操作系统中的任何缓冲机制。瑞士 Fourmilab 的 HotBits 服务是该技术的典型示例。大气噪声也是常用源，普通收音机即可接收，RANDOM.ORG 即采用此法。也可利用环境背景噪音，但需注意规律性，例如电脑风扇的旋转噪音可能缺乏足够的随机性。
只要小心，可能性是无限的。视觉效果突出的方法是 LavaRand 生成器，通过拍摄硅图像和熔岩灯画面获取随机数。LavaRand 已停用，但其开发者仍在 LavaRnd 网站继续相关工作（不再依赖熔岩灯）。Java EntropyPool 可从多种来源（如 HotBits）收集随机比特，并通过其 Web 服务器提供访问。
无论何种物理现象，核心在于识别数据中不可预测的微小波动。例如，HotBits 利用放射性衰变时间的微小差异，RANDOM.ORG 则利用大气噪声振幅的微小变化。
TRNG 特点与 PRNG 显著不同。首先效率较低，生成耗时较长。其次具有不确定性，给定序列不可复现（虽偶有巧合），且无周期性。
PRNG 与 TRNG 对比
下表总结了两种生成器的特性对比。
| 特性 | Pseudo-Random Number Generators | True Random Number Generators |
|---|---|---|
| Efficiency | Excellent | Poor |
| Determinism | Deterministic | Nondeterministic |
| Periodicity | Periodic | Aperiodic |
这些特性使 TRNGs 适合于 PRNGs 不适合的应用程序集，例如数据加密、游戏和赌博。下表总结了哪种类型的生成器最适合哪些应用程序：
