Por meio de complexas equações (alimentadas por ampla base de dados), especialistas são capazes de identificar com precisão a maneira mais eficiente de produzir, transportar ou desenhar um produto. A técnica é conhecida mundialmente pelo nome de "pesquisa operacional" e era até pouco tempo restrita ao departamento financeiro das companhias. O acirramento da concorrência, a busca pela eficiência e pela produtividade, no entanto, estão fazendo com que ela saia desse nicho e seja hoje aplicada em áreas distintas -- do varejo ao sistema bancário, da indústria ao agronegócio e principalmente em logística. As empresas não querem mais softwares empacotados. Elas querem soluções personalizadas.

A ciência da Pesquisa Operacional é aplicada na resolução de problemas, inclusive os empresarias, utilizando modelos matemáticos com a assistência de computadores. Os processos de tomada de decisão muitas vezes envolvem elementos racionais e de enquadramento organizacional. Ambos são contemplados nos modelos de Pesquisa Operacional para a solução problemas. Sua função de encontrar soluções ótimas tem uso nas mais diversas atividades.

Dentre as vantagens da utilização da Pesquisa Operacional na determinação da melhor alocação de recursos limitados ou escassos está a possibilidade da realização de simulações de situações reais, antecipando o conhecimento dos potenciais resultados e suas probabilidades de ocorrer. Os métodos, portanto, permitem a avaliação de alternativas com a otimização das atividades e de recursos.

Algumas fases são observadas na solução de problemas com Pesquisa Operacional. As mais importantes são descritas abaixo:

I. Definição do problema: são definidos os objetivos, as alternativas de decisão, os limites e as restrições das variáveis.
II. Construção do modelo: são apresentadas as características mais importantes do problema abordado. O conhecimento obtido é representado através de imagens intelectuais sobre o que é mais relevante da porção da realidade em análise.
III. Solução do modelo: o método apresenta as saídas ótimas para as entradas de informações do modelo em questão.
IV. Validação do modelo: o modelo é válido se tiver soluções de previsão apropriadas para a realidade estudada e se forem úteis para a tomada de decisão.
V. Implementação da solução: neste momento são transferidos para a realidade os resultados provenientes das simulações ou das otimizações.
VI. Avaliação final: observação dos resultados práticos do que foi sugerido na solução através dos modelos.

A modelagem matemática em Pesquisa Operacional classifica-se principalmente segundo a forma com que são solucionados os problemas:

I. Programação Linear: as variáveis são contínuas e têm comportamento linear. As restrições e a função objetivo também são lineares em relação às variáveis.
II. Programação Não-linear: havendo não-linearidade na função objetivo ou nas restrições, a otimização caracteriza um problema de Programação Não-linear.
III. Programação Inteira: problemas complexos em que as variáveis não são contínuas, mas discretas, demanda o uso de Programação Inteira.

Os diferentes tipos de Programação Matemática oferecem soluções específicas para problemas reais. Outras disciplinas fundem suas formas de solução de forma semelhante aos da Programação matemática.

A pesquisa operacional utilizada com sucesso no mundo dos negócios há muito tempo. Países desenvolvidos, sobretudo Estados Unidos, Inglaterra e Japão, têm empregado a técnica desde a Segunda Guerra Mundial, quando se viram obrigados a aumentar a produtividade de suas indústrias logo após o conflito. Com o passar dos anos, o método foi permanentemente depurado e a matemática empregada tornou-se cada vez mais sofisticada. O recente avanço tecnológico permitiu a criação de computadores mais potentes, capazes de lidar com um universo maior de informações.

Com a busca pelo aumento da produtividade. O emprego de soluções matemáticas possibilita a solução de gargalos na cadeia produtiva, tornando o processo mais eficiente.
Hoje, esse tipo de arma competitiva é uma questão de sobrevivência para as empresas.