区域四叉树可用于通过将区域划分为四个相等的象限，子象限等，以二维方式表示空间分区，每个叶节点由对应于特定子区域的数据组成。树中的每个节点都与正好有四个子节点或没有子节点（叶节点）相关联。遵循这种分解策略的四叉树的高度（即细分子象限，直到并且除非子象限中有需要进一步完善的有趣数据为止）敏感并取决于被破坏空间中有趣区域的空间分布。区域四叉树表示为特里树的类型。
可以实现深度为n的区域四叉树来表示由2n×2n像素组成的图像，其中每个像素值为0或1。根节点可用于表示整个图像区域。如果任何区域中的像素既不是全0也不是1，则将其细分。在此应用程序中，每个叶节点可用于表示全为0或全为1的像素块。请注意，当这些树用于存储图像时，可以节省空间；这些图像通常具有许多大小相当大的区域，这些区域始终具有相同的颜色值。代替存储图像中每个像素的大型二维数组，四叉树可以捕获相同的信息，并且可能比我们需要的像素分辨率大小的单元大很多。
区域四叉树也可以实现为数据字段的可变分辨率表示。例如，区域中的温度可以存储为四叉树，每个叶节点存储该区域代表的整个子区域的平均温度。
如果实现了区域四叉树来表示一组点数据（例如一组城市的纬度和经度），则会细分区域，直到且除非每个叶子最多包含一个点。