Sanaa “heterogeenisyys” käytetään kuvaamaan eri kohteiden seosta, toisin kuin “homogeenisuutta”, mikä viittaa siihen, että jollakin on koostumus. Näitä termejä voidaan käyttää useissa asetuksissa aina tilastollisesta tietojen analysoinnista alueelliseen ekologiaan liittyviin keskusteluihin.
Joissakin tapauksissa heterogeenisyys on toivottava piirre. Esimerkiksi luonnollista ympäristöä arvioitaessa hyvä yhdistelmä lajeja, esineitä ja organismeja on hyvä asia, koska se viittaa siihen, että ympäristö on terve ja pystyy tukemaan monenlaisia organismeja. Samoin populaation genetiikan arvioinnissa geneettisen materiaalin heterogeenisyys viittaa kestävyyteen ja monimuotoisuuteen, kun taas populaation homogeenisuus voi olla merkki siitä, että väestö on altis ongelmille.
Genetiikassa heterogeenisyys viittaa siihen, että geneettistä materiaalia vaihdetaan reippaasti eri yksilöiden välillä. Tämä osoittaa, että negatiiviset piirteet putoavat todennäköisemmin populaatiosta, kun taas positiivisia piirteitä voidaan tuoda esiin. Sitä vastoin homogeeniset geneettiset populaatiot pyrkivät vahvistamaan negatiivisia piirteitä ja ovat erittäin alttiita sairauksille. Esimerkiksi jos kaikissa pellon kasveissa on geeni, joka voi aiheuttaa kasvin sairastumisen, jos se altistuu tietylle sienelle ja sieni tulee pellolle, kaikki kasvit sairastuvat. Sitä vastoin, jos 25% kasveista kantaa geeniä, ne kuolevat, mutta loput pysyvät terveinä.
Kun mitä tahansa ainetta arvioidaan tieteellisesti, yksi arvioiduista ominaisuuksista on heterogeenisyys riippumatta siitä, analysoiko teknikko verinäytettä tai yrittääkö määrittää tuntemattoman yhdisteen ainesosia. Komponenttien seoksen heijastamisen lisäksi heterogeenisyys voi ilmetä myös rakenteiden seoksena. Esimerkiksi maito on luonnostaan heterogeeninen, mutta sitä käsitellään usein niin, että se homogenisoituu, mikä varmistaa, että maidon komponentit eivät erotu ennen kuin ihmiset saavat mahdollisuuden juoda sitä.
Heterogeenisyys voi myös olla toivottava piirre tilastollisessa näytteessä. Tutkijat yleensä haluavat nähdä tilastossa suuria, erilaisia näytteitä pikemminkin kuin pieniä, rajallisia näytteitä. Jos näyte on koostumukseltaan suurelta osin homogeeninen, tuloksia voi olla vaikea soveltaa muihin populaatioihin tai koko maailmaan yleensä, kun taas heterogeenisen näytteen tilastollisen pätevyyden katsotaan olevan suurempi. On olemassa useita tapoja arvioida näytteen koostumus sen selvittämiseksi, onko se riittävän vaihteleva pätevyysvaatimusten täyttämiseksi.