在估计理论中，克拉梅尔-拉奥不等式（英语：Cramér-Rao inequality，以瑞典数学家和统计学家哈拉尔德·克拉梅尔和印度裔美藉统计学家 C.R. 劳冠名）是一个关于估计量的方差的下界，这个下界称为克拉梅尔-拉奥下界（Cramér-Rao lower bound，缩略为CRLB），“克拉梅尔-拉奥下界”一词也常用来指这个定理。
简单来说，这个定理指出，任何无偏估计量的方差都不小于费雪信息（Fisher information）的倒数。若一个无偏估计量的方差达到这个下界 它就是一个最小方差无偏估计（MVUE）。
