Otimização Robusta é uma das formas mais comuns de considerar in- certeza nos parâmetros de um problema de otimização. A forma tradicional de achar soluções robustas consiste em resolver a contraparte robusta de um problema, o que em muitos casos, na prática, pode ter um custo computacional proibitivo. Neste trabalho, estudamos métodos iterativos para resolver problemas de Otimização Convexa Robusta de forma aproximada, que não exigem a formulação da contraparte robusta. Utilizamos conceitos de Online Learning para propor um novo algoritmo que utiliza agregação de restrições, demonstrando garantias teóricas de convergência. Desenvolvemos ainda uma modificação deste algoritmo que, apesar de não possuir tais garantias, obtém melhor performance prática. Por fim, implementamos outros métodos iterativos conhecidos da literatura de Otimização Robusta e fazemos uma análise computacional de seus desempenhos.