Bài toán tối ưu có nhiều ứng dụng hiệu quả và rộng rãi trong quy hoạch tài nguyên, thiết kế chế tạo máy, điều khiển tự động, quản trị kinh doanh, kiến trúc đô thị, trong việc tạo nên các hệ hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển các hệ thống lớn. Hiện nay, có nhiều thuật toán hữu hiệu được công bố nhằm giải quyết các bài toán tối ưu, có thể kể đến các thuật toán lặp như thuật toán Gradient, thuật toán Newton và các biến thể của thuật toán này được ứng dụng trong học máy, học sâu, hồi quy,... Trong phạm vi bài báo này, chúng tôi giới thiệu một thuật toán dựa trên phương pháp Newton và tựa Newton, đây là một phương pháp hiệu quả tìm nghiệm cho bài toán tối ưu khi hàm mục tiêu là phiếm hàm lồi và chúng tôi đưa ra một số kết quả tính toán đối với thuật toán để minh họa sự hội tụ của phương pháp.The optimization problem has many effective and widespread applications in resource planning, machine design, automatic control, business administration, urban architecture that creating decision support systems in management and development of large systems. Nowadays, there are many effective algorithms published to solve optimization problems, including iterative algorithms such as Gradient algorithm, Newton’s algorithm and variations of this algorithm that are applied in learning machine, deep learning, regression,... In this paper, we introduce an algorithm based on Newton method and Quansi - Newton method, they are effective methods of finding solutions for optimal problems when the objective function is a convex, then we give some computing results for the algorithm to illustrate the convergence of the method.