ボレル・カンテリの補題
確率論におけるボレル・カンテリの補題（ボレル・カンテリのほだい、）は、事象の列に関する命題である。一般的に見れば測度論の結果の一つ。名称は20世紀初頭にこの補題の記述を行ったエミール・ボレルとにちなむ。これと関連した、ボレル・カンテリの第二補題と呼ばれることもある命題は、（完全に対称的ではないが）ボレル・カンテリの補題（第一補題）と帰結が反対になる。これらの補題はある種の条件下で事象の確率が0か1かのどちらかであることを述べており、0-1法則として知られる一連の定理の中で最も著名なものとなっている。0-1法則にはこの他にコルモゴロフの0-1法則やがある。
"E","E"... を、ある確率空間の事象の列とする。
このとき
ここで "lim sup" は事象列の上極限で、明示的に書けば
独立性には条件が課されていないことに注意。
("X") を確率変数列とし、各 "n" に対し Pr("X" = 0) = 1/"n" とする。
ΣPr("X" = 0) = /6  ≈  1.645 ほとんど確実に、有限個の "n" を除いて "X" は 0 でない値をとる）。
formula_3 を事象 formula_4 の指示関数とする（アイバーソンの記法）。ルベーグの単調収束定理より
よって
なぜなら、さもなければ
となるからである。
級数 formula_8 が収束するので、
でなければならない。よって formula_10
となり示された。
一般の測度空間では、ボレル・カンテリの補題は次の形になる。
μ を集合 "X" 、完全加法族 "F" 上の（非負）測度とし、("A") を "F" の元の列とする。このとき
これに関連して、帰結が反対となるような次の結果がある。
独立性の仮定は組ごとの独立性（任意の "i" ≠ "j" に対し P("E" "E")=P("E") P("E") となること）に弱めることができる。ただしその場合、証明がより複雑になる。
無限の猿定理はこの補題の特別な場合である。
この補題は R における被覆定理に適用できる場合がある。特に、以下の結果がある。"E" が R のルベーグ可測なコンパクト部分集合族で
を満たすとすると、それらを平行移動した集合の族（ "F" ）
であって、零集合の差を除いて、集合の等式
が成り立つようなものが存在する。
以下の通り変形する。ここで "i.o." は "infinitely often" の略、右肩の "c" は補事象をとることを表す。
ここで独立性より
となって証明された。
を考えてもよい）。
また別の関連する結果（いわゆる counterpart of the Borel–Cantelli lemma）がある。ここで類似（counterpart）というのは、formula_23 に課す仮定を「独立性」から全く別のものに取り換えて、limsup が1になるための必要十分条件を与えるという意味でである。
事象列 formula_23 が formula_25 を満たすとし、formula_26 で formula_27 の補事象を表す。
このとき、事象 formula_28 が無限に多くの回数起こる（つまり、少なくともどれかが起こる）確率が 1 であるための必要十分条件は、真に増大する正整数列 formula_29 であって
が成り立つようなものが存在することである。
このシンプルな結果は例えば、確率過程で時刻の部分集合 formula_31 を選んだときの到達確率（hitting probability）を論じるのに有用である（この場合普通、formula_31 の選び方が本質的に重要になる）。