Este documento presenta un marco de Control Predictivo Modelado (MPC) de doble objetivo para vehículos aéreos no tripulados (UAV) de ala fija. El marco fue diseñado con dos objetivos en mente: mejorar el control del movimiento longitudinal y optimizar la trayectoria de vuelo cuando están presentes restricciones de conectividad y zonas de no vuelo. Se utilizó un modelo de múltiples entradas y múltiples salidas derivado del Modelo de Transporte Genérico de la NASA (T-2) y se linealizó para el diseño del controlador. Comparamos el controlador MPC con un Regulador Cuadrático Lineal (LQR) en simulaciones de MATLAB. Los resultados mostraron que el MPC alcanzó los valores de referencia más rápido, con menos sobreimpulso y error de fase, particularmente bajo entradas de referencia sinusoidales. Estas diferencias se hicieron aún más evidentes cuando el UAV tuvo que volar en condiciones de viento. La optimización de la trayectoria se llevó a cabo utilizando el marco CasADi, que nos permitió evaluar caminos que equilibran dos requisitos en competencia: alcanzar el objetivo rápidamente y mantener la conectividad celular. Observamos que cambiar los pesos de la función de costo tuvo una fuerte influencia en el equilibrio entre el vuelo directo y la comunicación confiable, especialmente cuando se incluyeron múltiples estaciones base y zonas de no vuelo. Aunque el estudio se limitó a simulaciones a altitud constante, los resultados sugieren que el MPC puede servir como una herramienta práctica para misiones de UAV que exigen tanto un control de vuelo preciso como una conectividad robusta. El trabajo futuro ampliará el marco a modelos más completos y validación experimental.