La detección y resolución de conflictos es uno de los temas principales en la gestión del tráfico aéreo. Los enfoques tradicionales de este problema utilizan toda la información disponible para predecir las trayectorias futuras de las aeronaves. En este trabajo, proponemos el uso de una red neuronal para determinar si una configuración particular de aeronaves en la fase de aproximación final romperá los requisitos mínimos de separación establecidos por las reglas de aviación. Para lograr esto, la red debe ser entrenada de manera efectiva con una base de datos lo suficientemente grande, en la que las configuraciones estén etiquetadas como conducentes a conflicto o no. Detallamos la forma en que se ha obtenido esta base de datos de entrenamiento y el posterior diseño y proceso de entrenamiento de la red neuronal. Los resultados muestran que una red simple puede proporcionar una alta precisión, y por lo tanto, consideramos que puede ser la base de una herramienta útil de apoyo a la toma de decisiones tanto para los controladores de tráfico aéreo como para los sistemas de navegación autónoma a bordo.