Jeżeli jakieś zdarzenie w zbiorze zdarzeń występuje z prawdopodobieństwem równym 1, to entropia układu wynosi wówczas 0, gdyż z góry wiadomo, co się stanie – nie ma niepewności.
Własności entropii: jest nieujemna; jest maksymalna, gdy prawdopodobieństwa zajść zdarzeń są takie same (maksymalna niepewność); jest równa 0, gdy prawdopodobieństwa stanów systemu poza jednym wynoszą 0, a jednego stanu – 1 (maksymalna pewność); własność superpozycji – gdy dwa systemy są niezależne, to entropia sumy systemów równa się sumie entropii; jeśli ze źródła danych pobierane są k-literowe ciągi, wówczas entropia wynosi
Definicja informacyjna była pierwotnie próbą ujęcia tradycyjnego pojęcia entropii znanego z termodynamiki w kategoriach teorii informacji. Okazało się jednak, że definicja ta jest przydatna w ramach samej teorii informacji.
Pojęcie entropii jest bardzo przydatne np. w dziedzinie kompresji danych. Entropię zerowego rzędu można obliczyć znając histogram ciągu symboli. Jest to iloczyn entropii i liczby znaków w ciągu.