Una piedra angular de la inferencia estadística, el marco de máxima entropía se está aplicando cada vez más para construir modelos descriptivos y predictivos de sistemas biológicos, especialmente redes biológicas complejas, a partir de grandes conjuntos de datos experimentales. Tanto su amplia aplicabilidad como el éxito obtenido en diferentes contextos dependen de su simplicidad conceptual y solidez matemática. Aquí tratamos de revisar concisamente los elementos básicos del principio de máxima entropía, partiendo de la noción de ‘entropía’, y describir su utilidad para el análisis de sistemas biológicos. Como ejemplos, nos enfocamos específicamente en el problema de la reconstrucción de redes de interacción génica a partir de datos de expresión y en trabajos recientes que intentan expandir nuestra comprensión a nivel de sistema del metabolismo bacteriano. Por último, destacamos algunas extensiones y limitaciones potenciales del enfoque de entropía máxima, y señalamos desarrollos más recientes que probablemente desempeñarán un papel clave en los próximos desafíos de extraer estructuras e información de datos biológicos cada vez más ricos y de alto rendimiento.