Трудно переоценить роль научно-инновационной сферы в развитии территорий, особенно в условиях действующих санкций, существенно ограничивающих возможности дальнейшего социально-экономического роста страны. Именно наука способна стать драйвером в преодолении кризисных явлений, поскольку ее становление является необходимым условием достижения технического и технологического суверенитета государства. Регионы России отличаются неоднородностью в своем развитии, не является исключением и научно-инновационная подсистема. Сбалансированный рост территорий страны предполагает обмен информацией между субъектами в условиях регулярного воздействия на научно-инновационные процессы факторов внешней среды. Именно данная открытость региональных систем в вопросах научно-инновационного развития обуславливает возможность применения для оценки перспектив планирования и прогнозирования энтропийного подхода. В рамках данного исследования предлагается расчет интегральной характеристики научно-инновационного развития на основе открытых статистических данных с последующей оценкой меры неопределенности в развитии округов по данному критерию. Также осуществляется сравнение найденных показателей с минимальным и максимальным значением энтропии для рассматриваемых систем. Было выявлено, что наименьшее значение энтропии характерно для Северо-Кавказского Федерального округа, что свидетельствует о широких возможностях применения традиционных подходов к планированию научно-инновационного развития регионов округа. Субъекты Центрального Федерального округа в вопросах научно-инновационного роста в наибольшей мере нуждаются в индивидуальном подходе при построении стратегических планов, поскольку значение функции энтропии является наибольшим среди всех рассматриваемых округов. Универсальность предложенного подхода позволяет анализировать процессы с учетом неопределенности систем. Рассмотрение энтропийных характеристик является важнейшим этапом планирования. Его применение способно предопределить перспективы дальнейшего целеполагания с учетом возможности достижения желаемых количественных и качественных характеристик научно-инновационного развития регионов в будущем.