El método M inicia con la programación lineal en forma de ecuación. Una ecuación i que no tenga una holgura (o alguna variable que pueda hacer el papel de holgura) se aumenta con una variable artificial, Ri, para generar una solución de inicio parecida a la solución básica con todas las holguras. Se utiliza un mecanismo de retroalimentación en el que el proceso de optimización trata en forma automática de hacer que esas variables tengan nivel cero, esto es porque las variables artificiales son ajenas al modelo de programación lineal.

En pocas palabras la solución final será como si las variables artificiales nunca hubieran existido en primer lugar. El resultado al que se desea llegar se obtiene penalizando las variables artificiales en la función objetivo.

Dado M, un valor positivo suficientemente grande (matemáticamente, M --> Inf), el coeficiente objetivo de una variable artificial representa una penalización adecuada si:

• La variable artificial es igual a -M, en problemas de maximización.
• La variable artificial es igual a M, en problemas de minimización.

Al usarse esta penalización, el proceso de optimización forzara en forma automática a las variables artificiales para que sean cero (siempre que el problema tenga una solución factible).