Metody quasi-newtonowskie (nazywane również metodami zmiennej metryki) – algorytmy znajdowania ekstremów lokalnych funkcji. Metody quasi-newtonowskie bazują na metodzie Newtona znajdowania punktów stacjonarnych funkcji. Metoda Newtona zakłada, że funkcja może być lokalnie aproksymowana funkcją kwadratową w otoczeniu optimum, oraz używają pierwszych i drugich pochodnych (gradient i hesjan) w celu znalezienia punktów stacjonarnych.
W metodzie quasi-Newtona hesjan (macierz drugich pochodnych) minimalizowanej funkcji nie musi być obliczany. Hesjan jest przybliżany przez analizowanie kolejnych wektorów gradientu. Metody Quasi-Newtona są uogólnieniem metody siecznych znajdowania pierwiastków pierwszej pochodnej na problem wielowymiarowy. W przypadku wielowymiarowym równanie siecznej jest wyznaczane w trakcie działania algorytmu. Metody quasi-newtonowskie różnią się między sobą sposobem ograniczeń rozwiązania, zazwyczaj przez dodawanie nieznacznej poprawki do przybliżanego w każdym kroku hesjanu.
Pierwszy algorytm quasi-newtonowski został zaproponowany przez W.C.