Este artículo utiliza el método del gradiente proyectado (PG) para un problema de factorización de matrices no negativas (NMF), donde uno o ambos factores de la matriz deben tener columnas o filas ortonormales. Penalizamos las restricciones de ortonormalidad y aplicamos el método PG a través de un enfoque de descenso de coordenadas en bloque. Esto significa que en cierto momento un factor de la matriz está fijo y el otro se actualiza moviéndose en la dirección de descenso más pronunciada calculada a partir de la función objetivo penalizada y proyectando en el espacio de matrices no negativas. Nuestro método se prueba en dos conjuntos de datos sintéticos para varios valores de parámetros de penalización. El rendimiento se compara con el método de actualización multiplicativa (MU) conocido de Ding (2006), y con una variante convergente global modificada del algoritmo MU propuesto recientemente por Mirzal (2014). Proporcionamos resultados numéricos extensos junto con visualizaciones apropiadas, que demuestran que nuestro método es muy competitivo y generalmente supera a los otros dos métodos.