Beseda “heterogenost” se uporablja za opis mešanice različnih predmetov, v nasprotju z “homogenostjo”, ki nakazuje, da ima nekaj enotno sestavo. Obstajajo številne nastavitve, v katerih je mogoče te izraze uporabiti v vsem, od statistične analize podatkov do razprav o regionalni ekologiji.
V nekaterih primerih je heterogenost zaželena lastnost. Na primer, pri vrednotenju naravnega okolja je raznolika mešanica vrst, predmetov in vrst organizmov dobra stvar, saj nakazuje, da je okolje zdravo, sposobno podpirati številne vrste organizmov. Prav tako pri vrednotenju genetike populacije heterogenost genskega materiala kaže na robustnost in raznolikost, medtem ko je homogenost v populaciji lahko znak, da je populacija ranljiva za težave.
V genetiki heterogenost nakazuje, da se genski material hitro izmenjuje med različnimi posamezniki. To kaže, da je verjetnost, da negativne lastnosti izginejo iz populacije, večja, pozitivne lastnosti pa se lahko prenesejo naprej. Nasprotno pa homogene genetske populacije ponavadi povečajo negativne lastnosti in so izjemno ranljive za bolezni. Na primer, če vse rastline na polju nosijo gen, ki lahko povzroči, da rastlina zboli, če je izpostavljena določeni glivi in gliva vstopi na polje, bodo vse rastline zbolele. Nasprotno, če 25 % rastlin nosi gen, bodo te umrle, preostale pa bodo ostale zdrave.
Ko se katera koli snov znanstveno ovrednoti, je ena od ocenjenih lastnosti heterogenost, ne glede na to, ali tehnik analizira vzorec krvi ali poskuša določiti sestavine neznane spojine. Poleg tega, da odraža mešanico komponent, se lahko heterogenost pojavi tudi v obliki mešanice struktur. Mleko je na primer naravno heterogeno, vendar se pogosto predela tako, da postane homogenizirano, kar zagotavlja, da se sestavine mleka ne ločijo, preden ga ljudje dobijo priložnost piti.
Heterogenost je lahko tudi zaželena lastnost statističnega vzorca. Znanstveniki na splošno raje vidijo velike, raznolike vzorce, ko gre za statistiko, kot pa manjše, omejene vzorce. Če je vzorec po sestavi večinoma homogen, je rezultate težko uporabiti za druge populacije ali za svet na splošno, medtem ko se šteje, da ima heterogeni vzorec večjo statistično veljavnost. Obstaja več načinov za oceno sestave vzorca, da ugotovimo, ali je dovolj raznolika, da zadosti standardom veljavnosti.