Universidad Atlántico del Revista Del Programa De Matem´ aticas P´ aginas: 40–54 Facultad de Ciencias B´ asicas c Programa de Matem´ aticas Vol. IV , N o 1, (2017) APLICACI ´ ON DEL M ´ ETODO DE DESCENSO DE MAYOR PENDIENTE PARA OPTIMIZAR FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES. 1 Julio Cesar Romero Pabon, 2 Humberto Barrios E., 3 Mar´ ıa J. Ortega Wilches. 1 Universidad del Atl´ antico, 2 Universidad Popular del Cesar, 3 Universidad de la Costa CUC. 1 julioromero@mail.uniatlantico.edu.co, 2 hbarrios@unicesar.edu.co, 3 mortega22@cuc.edu.co Resumen Los M´ etodos de Optimizaci ´ on Basados en Derivadas, son t´ ecnicas b´ asicas utilizadas en la soluci ´ on iterativa de pro- blemas de optimizaci ´ on sin restricciones. Ofrecen la forma m´ as simple y directa de resolver estos problemas, en t´ erminos pr´ acticos son una referencia con relaci ´ on a la dificultad de implementaci ´ on y velocidad de convergencia. En general, las t´ ecnicas avanzadas se comparan con estas t´ ecnicas b´ asicas. La estructura que presentan estos m´ etodos con: 1. Se inicia en un punto. 2. Se determina la direcci ´ on de descenso mediante una regla fija. (Primera diferencia entre Algoritmos) 3. Y luego se desplaza hacia el m´ ınimo en esa direcci ´ on. (B ´ usqueda lineal). La forma general de los m´ etodos b´ asicos de descenso se puede expresar como,  x i+1 =  x i + α  d. Palabras claves: optimizaci´ on, minimizar, maximizar y gradiente. Abstract Derivative Based Optimization Methods are basic techniques used in the iterative solution of unrestricted optimization problems. They offer the simplest and most direct way of solving these problems, in practical terms they are a reference in relation to the difficulty of implementation and speed of convergence. In general, advanced techniques are compared with these basic techniques. The structure of these methods with: 1. It starts at one point. 2. The direction of descent is determined by a fixed rule. (First difference between Algorithms) 3. And then it moves towards the minimum in that direction. (Linear Search). The general form of the basic methods of descent can be expressed as,  x i+1 =  x i + α  d Keywords: optimization, minimize, maximize, and gradient.