Problemas de programação linear podem estar sujeitos a incertezas nos dados, devido a erros de medição ou previsão. Porém, tais problemas são comumente tratados de forma determinística, ou seja, sem a consideração de tais incertezas nos dados, o que pode levar a um resultado não muito prático dependendo do contexto em que o problema se insere. Por este motivo, a Otimização Robusta Linear é uma das abordagens que se destaca nesta área por considerar as incertezas nos dados e não necessitar de um conhecimento prévio das informações probabilísticas dos parâmetros de incerteza. Sendo assim, realizamos durante esta pesquisa um estudo relacionado a otimização sob incerteza, em especial a Otimização Robusta, além de discutirmos a importância de se considerar as incertezas nos dados de um problema de programação linear. Para exemplificar este estudo, utilizamos um problema de programação linear simples, o qual resolvemos por meio da abordagem robusta de Bertsimas e Sim.