Perturbações na malha aérea ocorrem em todo o mundo e afetam econômica e operacionalmente as empresas aéreas. Em 2016, os gastos que essas perturbações causaram às empresas aéreas e aos seus clientes giraram em torno de US$60 bilhões, cerca de 8% da receita de todas as empresas aéreas do mundo. Este trabalho apresenta uma Heurística Matemática Híbrida, envolvendo otimização por programação inteira mista, para resolver o Problema da Recuperação da Malha Aérea de uma empresa, em até vinte minutos, para uso do Centro de Controle Operacional (CCO) da empresa aérea. A solução consiste em uma nova programação de voos que minimiza os custos da alteração da malha aérea e atenda as restrições impostas por um cenário de múltiplas perturbações, quais sejam: atrasos, cancelamentos de voos, fechamento ou redução de capacidade aeroportuária e manutenções não-programadas. Além da heurística, apresenta-se também um modelo de fluxo em rede com programação inteira para resolver de forma exata o Problema da Recuperação da Malha. Esse modelo obteve resultados em instância de até 500 voos, para todo tipo perturbação, em tempo de execução razoável, exceto para as instâncias em que a capacidade aeroportuária estava muito comprometida. A heurística matemática híbrida apresentou resultados com diferenças de até 5% com relação ao ótimo para as instâncias com até 6000 voos, independentemente do nível de perturbação imposta à malha aérea, com tempo de execução que permite o seu uso prático. / Schedule disruptions occurs worldwide and affect economically and operationally the airlines. In 2016, disruptions cost airlines and their customers around $60 billion, or about 8% of worldwide airline revenue. In this thesis, a Hybrid Math-Heuristic including a mixed-integer linear optimization is presented. It is aimed at assisting airlines to solve the Aircraft Recovery Problem through their Operations Control Centers (OCC) in up to twenty minutes. The solution consists in a new changed schedule that minimizes the cost of changes and deals with constraints related to a scenario with multiple disruptions: delays, flight cancelations, closures or airport capacity reduction and non-scheduled maintenance. Besides the heuristic, a network flow integer programming model is presented to provide exact solutions to the Aircraft Recovery Problem. The Exact Model achieved optimal results for instances with up to 500 flights subjected to all kinds of disruptions in reasonably times, except for instances with highly constrained airport capacity. The Hybrid Math-Heuristic achieved results with maximum optimal GAP of up to 5% for instances with up to 6.000 flights, no matter the level of the imposed disruption, with time of execution that permits its use in practice.