La distribución de Dirichlet, como generalización multivariante de la distribución beta, es especialmente importante para modelar distribuciones categóricas. Por lo tanto, sus aplicaciones varían en un amplio rango, desde modelar probabilidades de celdas de tablas de contingencia hasta modelar desigualdades de ingresos. Por lo tanto, se usa comúnmente como la distribución previa conjugada de la distribución multinomial en estadísticas bayesianas. En este estudio, los parámetros de una distribución de Dirichlet bivariante se estiman mediante el formalismo de entropía. Como alternativa al máximo verosimilitud y al método de momentos, se utilizan dos métodos basados en el principio de máxima entropía, a saber, el método de entropía ordinaria y el método de expansión del espacio de parámetros. Se muestra que al estimar los parámetros de la distribución de Dirichlet bivariante, el método de entropía ordinaria y el método de expansión del espacio de parámetros dan los mismos resultados que el método de máxima verosimilitud. Por lo tanto, enfatizamos que estos dos métodos pueden usarse alternativamente en la modelización de distribuciones de Dirichlet bivariadas y multinomiales.