Abordamos neste trabalho, um método teórico para minimização de funções em Rn, onde concentramos nossa atenção no método do gradiente, uma técnica utilizada para minimizar funções diferenciáveis de várias variáveis reais. Esse método baseia-se em uma direção de descida da função, ou seja, em uma direção onde essa função é decrescente. Cada forma de calcular o tamanho do passo nessa direção, gera uma técnica diferente para esse método. Se um problema irrestrito de otimização de função tiver uma solução, concluiremos que o método do gradiente, sob certas condições no cálculo do tamanho desse passo, será convergente à essa solução, se a função analisada for convexa ou pseudo-convexa, e, sendo a função quase-convexa, a sequência gerada por esse método, convergirá a um ponto estacionário da função.
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