Энтропия важна в информатике при работе с данными, потому что она отражает неупорядоченность или неопределённость состояния системы, описываемой данными. 1 Когда источник данных генерирует значение с низкой вероятностью (то есть происходит маловероятное, неожиданное событие), с ним связана большая информация, чем с более вероятным событием. 1

В анализе данных и машинном обучении энтропия используется в алгоритмах классификации как мера классовой однородности подмножеств наблюдений, полученных в результате разбиения обучающего множества на классы. 1 Чем выше однородность подмножества, то есть чем больше примеров одного класса и меньше «примесь» примеров других классов, тем меньше энтропия и тем лучше результаты классификации. 1

Также степень энтропии источника данных означает среднее число битов на элемент данных, требуемых для их зашифровки без потери информации, при оптимальном кодировании. 5