Ao contrário da Algoritmos de busca desinformada, a busca informada é uma estratégia de busca que considera informações específicas sobre o problema, que vão além da definição básica do problema. Nesse tipo de busca, as informações sobre o problema são usadas no momento de selecionar o próximo nó a ser expandido. Dessa forma, essa estratégia não é exaustiva, ou seja, há mecanismos para evitar que todos os nós devem ser testados para se encontrar o estado objetivo.
As informações específicas ao problema são formuladas como heurísticas, que são regras simples utilizadas para avaliar rapidamente um estado. As heurísticas são expressas como funções, de forma que é possível aplicá-las a cada estado.
As heurísticas permitem a aproximação de uma solução, por essa razão são utilizadas principalmente em situações nas quais um problema não possui uma solução exata, ou se essa solução existe mas é muito custosa computacionalmente.
Vale destacar que as buscas com base em heurísticas são sujeitas a falhas, no sentido de que a busca pode não encontrar a solução ou encontrar uma solução sub-ótima.
As duas principais classes de algoritmos nessa categoria são: os Best-first search e os Algoritmos de busca local.