Este trabajo propone un sistema novedoso de computación en el borde basado en UAV para aplicaciones de realidad aumentada (AR), abordando los desafíos planteados por los recursos limitados en dispositivos móviles. El sistema utiliza UAV equipados con servidores de computación en el borde (UECs) específicamente para permitir la descarga eficiente de tareas y asignación de recursos para tareas de AR con relaciones dependientes. Este trabajo se centra específicamente en el problema de tareas dependientes en aplicaciones de AR dentro de redes basadas en UAV. Este problema no ha sido abordado a fondo en investigaciones anteriores. Se propone un algoritmo de descarga de tareas basado en arquitectura de red dual (DNA-TO), aprovechando el marco de DNA para mejorar la toma de decisiones en aprendizaje por refuerzo mientras se mitiga el ruido. Además, se propone un algoritmo de asignación de recursos basado en Karush-Kuhn-Tucker (KKT-RA) para optimizar la asignación de recursos. Se realizan varias simulaciones utilizando datos de movimiento del mundo real. Los resultados indican que nuestro algoritmo propuesto supera a los enfoques existentes en cuanto a latencia y eficiencia energética.