La asignatura Optimización no lineal (ONL), optativa del Programa Oficial de Postgrado en Investigación en Tecnologías  Industriales, es una de las cuatro asignaturas ofertadas desde el Departamento de Matemática Aplicada I. Su finalidad es completar, ampliar y continuar los conocimientos adquiridos por los estudiantes en las teorías de Optimización lineal y Optimización diferenciable estudiadas en las asignaturas de grado.

Es propósito de ONL es proporcionar contenidos básicos o fundamentales relativos a las técnicas matemáticas aplicables a la modelización, análisis y resolución numérica  de problemas de optimización no lineal, bajo hipótesis generales y por medio de problemas concretos. 

Dentro del plan de estudios del Máster en Investigación en Tecnologías Industriales la asignatura se relaciona directamente con las asignaturas Optimización Convexa en Ingeniería en donde se trata el caso particular convexo (y se trabaja la modelización) y Optimización Multiobjetivo en donde se consideran varios objetivos a optimizar. En este sentido se puede decir que la mayoría de las técnicas de resolución presentadas en todas estas asignatura son comunes(métodos de descenso, reglas de multiplicadores, métodos penalización, etc) y adaptadas a las diferentes situaciones específicas de cada asignatura, siendo el análisis no lineal la materia más centrada en el análisis matemático de las diferentes técnicas y métodos algorítmicos de resolución.

La asignatura va dirigida a los estudiantes del Máster, sea cual fuera el itinerario elegido. En todos ellos pueden surgir problemas de optimización relacionados con la investigación en el campo correspondiente. La optimización se aplica en  ingeniería tanto en el diseño (optimización estructural, por ejemplo) como en el análisis (minimizar costes de producción, por ejemplo).

El objetivo de ONL es dar a conocer  la metodología de la optimización (métodos) como preparar al especialista en software que va a desarrollar la implementación (análisis de algoritmos).

Es conocido que una gran parte de los modelos matemáticos de situaciones reales involucran funciones no lineales, que es necesario optimizar. Por ejemplo aparecen en el estudio de la cantidad de agua que debe conservar una presa cuyo nivel fluctúa o en la producción de energía solar en que la cantidad de energía producida depende del ángulo de incidencia. De esta manera, podemos afirmar que el estudio de la asignatura constituye una herramienta muy útil para abordar problemas en la práctica totalidad de las materias de Ingeniería Industrial.

Por otro lado, para el ingeniero es ineludible el uso  técnicas de optimización numéricas en la búsqueda de la solución óptima. Sin embargo, para ser capaz de utilizar exitosamente  dichas herramientas informáticas (plantear, verificar y encontrar errores) no basta con saber usar dichos programas (comerciales o no). Por ello, es necesario conocer los fundamentos de los algoritmos internos de los programas.