Este trabalho apresenta métodos de otimização não-diferenciável aplicados à produção de petróleo. na indústria do petróleo e gás, a produção de reservatórios, poços e sistemas relacionados pode ser predita com a utilização de simuladores numéricos. este trabalho estuda técnicas de otimização que não fazem uso de derivadas da função objetivo, sendo adequadas para a utilização direta de ferramentas de simulação. são apresentadas a "busca direta direcional" e "região de confiança não-diferenciável". a primeira não faz qualquer uso de modelos, enquanto a segunda utiliza modelos que aproximam a função objetivo em uma região limitada. ambas são estudadas em suas formas irrestritas e com restrições lineares nas variáveis. foi feita uma análise computacional em que ambos os métodos foram utilizados para a alocação de gás de injeção a um campo de produção de petróleo, com as produções dos poços modeladas por funções suaves, que garantiam suas condições de convergência. os dois métodos convergiram para os pontos ótimos, sendo que o de região de confiança apresentou maior eficiência. uma segunda análise computacional, contemplando apenas o método de região de confiança foi realizada empregando um simulador fenomenológico de poços de petróleo. ambos os algoritmos podem servir de base para a otimização também com restrições não-lineares. para tanto, propomos a utilização do método de lagrangiano aumentado, que substitui as restrições não-lineares por penalizações na função objetivo, transformando o problema não-linear em uma sequência de problemas com restrições lineares. é possível implementá-lo sem necessidade de informações sobre as derivadas. apresentamos a teoria de como isto pode ser feito, porém sem uma análise numérica.