Para garantizar la seguridad de los vuelos y eliminar los peligros ocultos, es muy importante detectar anomalías en la trayectoria de las aeronaves, que incluyen desviaciones de la trayectoria y valores atípicos de la misma. Muchos de los métodos existentes de detección de anomalías en la trayectoria no pueden aprovechar completamente la información multidimensional de la trayectoria relevante. Con base en este problema, se propone en este artículo un método de detección de anomalías en la trayectoria de las aeronaves basado en la combinación del Descriptores de Valores Atípicos Multidimensionales (MOD) y la red Bi-directional Long-Short Time Memory (Bi-LSTM). En primer lugar, la detección de desviaciones de la trayectoria se transforma en el problema de clasificación de densidad de la trayectoria, y luego se diseña un descriptor de valores atípicos multidimensional para detectar desviaciones de la trayectoria. En segundo lugar, la detección de valores atípicos de la trayectoria se transforma en un problema de predicción, y luego se diseña un modelo Bi-LSTM para detectar valores atípicos de la trayectoria. Los resultados experimentales basados en datos reales de la trayectoria de las aeronaves indican que la precisión del método propuesto es del 96% y la tasa de recuperación es del 97.36%. Puede detectar de manera efectiva tanto desviaciones de la trayectoria como valores atípicos de la misma.