Se genera una gran cantidad de datos de series temporales cada día en una amplia gama de dominios de aplicación de sensores. La aproximación de agregación simbólica (SAX) es un método conocido de representación de series temporales, que tiene un límite inferior a la distancia euclidiana y puede discretizar series temporales continuas. SAX ha sido ampliamente utilizado para aplicaciones en varios dominios, como la gestión de datos móviles, la inversión financiera y el descubrimiento de formas. Sin embargo, la representación SAX tiene una limitación: los símbolos se asignan a partir de los valores promedio de los segmentos, pero SAX no considera la distancia de límite en los segmentos. Diferentes segmentos con valores promedio similares pueden asignarse a los mismos símbolos, y la distancia SAX entre ellos es 0. En este documento, proponemos una representación novedosa llamada SAX-BD (distancia de límite) integrando la distancia SAX con una distancia de límite ponderada. Los resultados experimentales muestran que SAX-BD supera significativamente a la representación SAX, la representación ESAX y la representación SAX-TD.