La gestión del tráfico aéreo (ATM) se ha vuelto complicada principalmente debido al aumento y la variedad de información de entrada de los sistemas de comunicación, navegación y vigilancia (CNS), así como a la proliferación de vehículos aéreos no tripulados (UAV) que requieren una gestión del tráfico de sistemas aéreos no tripulados (UTM). En respuesta al desafío de UTM, se ha desarrollado un sistema de apoyo a la decisión (DSS) para ayudar al personal de ATM y a los pilotos de aeronaves a hacer frente a sus pesadas cargas de trabajo y situaciones desafiantes en el espacio aéreo. El DSS proporciona conciencia situacional del espacio aéreo (ASA) impulsada por la representación del conocimiento y el razonamiento a partir de una ontología de análisis de aviónica (AAO), que es una base de datos de inteligencia artificial (IA) que aumenta los procesos mentales humanos mediante la implementación de la cognición de IA. Las ontologías para la aviónica también han sido de interés para la Administración Federal de Aviación (FAA) y el Sistema de Transporte Aéreo de Nueva Generación (NextGen) y el proyecto de Investigación del Cielo Único Europeo (SESAR), pero aún no han sido recibidas por los profesionales y la industria. Este documento presenta una herramienta informática de toma de decisiones para apoyar al personal de ATM y a los aviadores en la toma de decisiones sobre situaciones en el espacio aéreo. Detalla la AAO y los fundamentos analíticos de IA que respaldan tal ontología. También se presenta un ejemplo de aplicación y resultados de pruebas experimentales de un prototipo de marco de AAO para UAV (U-AAO). El DSS basado en AAO puede proporcionar ASA a partir de ensayos de prueba en parque al aire libre basados en escenarios de aplicación reducidos que replican despegues donde los drones desempeñan el papel de diferentes aeronaves, es decir, donde un dron representa un avión que despega y otros drones representan UAV volando alrededor durante el despegue del avión. La ASA resultante es la salida de un proceso cognitivo de IA, cuyas entradas son la localización de la aeronave basada en la vigilancia dependiente automática por transmisión (ADS-B) y la clasificación de aviones y UAV (ambos representados por drones), la proximidad entre aeronaves y el conocimiento de posibles peligros de situaciones en el espacio aéreo que involucran a la aeronave. Se demuestra que los resultados de ASA aumentan la capacidad humana para tomar decisiones.