Na estimação pelo método de máxima verossimilhança, geralmente, o método de Newton-Rapson é utilizado para encontrar as estimativas dos parâmetros. X é uma variável aleatória definida sob um espaço de probabilidade \( (Ω , σ , P) \) com \( x ∈ Ω \) e função de densidade de probabilidade \( f (x; θ) \), onde \( θ ∈ R ; X = (x_1,x_2, ..., x_n) \) é uma amostra aleatória de X e \( \mathcal L (θ | X) = \textstyle \prod_{i=1}^n f (x_1, θ) \)a função de verossimilhança. Suponha que a estimativa de máxima verossimilhança de \( θ \) , \( \widehatθ \) , satisfaz \( { \large ∂ \over ∂ \widehat θ} \mathcal ln \mathcal L (\widehat θ | X) = 0. \) Sendo \( \widehat θ \) a estimativa de \( θ \) após a iteração k do algoritmo, então: