Điều gì áp dụng tốt cho các tác vụ nén tiêu chuẩn mã hoá?
Trong một tinh chỉnh hơn nữa của việc sử dụng trực tiếp của mô hình xác suất, ước tính thống kê có thể được kết hợp với một thuật toán được gọi là mã hoá số học. Mã hoá số học là một kỹ thuật mã hoá hiện đại hơn sử dụng các tính toán toán học của một máy trạng thái hữu hạn để tạo ra một chuỗi các bit được mã hoá từ một loạt các ký hiệu dữ liệu đầu vào. Nó có thể đạt được nén vượt trội so với các kỹ thuật khác như thuật toán Huffman nổi tiếng hơn. Nó sử dụng trạng thái bộ nhớ trong để tránh sự cần thiết phải thực hiện ánh xạ một-một của các ký hiệu đầu vào riêng lẻ cho các biểu diễn riêng biệt sử dụng số bit nguyên và nó chỉ xoá bộ nhớ trong sau khi mã hoá toàn bộ chuỗi ký hiệu dữ liệu. Mã hoá số học áp dụng đặc biệt tốt cho các tác vụ nén dữ liệu thích ứng trong đó số liệu thống kê khác nhau và phụ thuộc vào ngữ cảnh, vì nó có thể dễ dàng kết hợp với mô hình thích ứng phân phối xác suất của dữ liệu đầu vào. Một ví dụ ban đầu về việc sử dụng mã hoá số học là việc sử dụng nó như một tính năng tuỳ chọn (nhưng không được sử dụng rộng rãi) của tiêu chuẩn mã hoá hình ảnh JPEG. Kể từ đó, nó đã được áp dụng trong các thiết kế khác nhau bao gồm H.264 / MPEG-4 AVC và HEVC cho mã hoá video.