Se propone una técnica de visualización novedosa para el método de suma de diferencias de clasificación (SRD) basada en coordenadas paralelas. Un eje se define para cada variable, en el que los datos se representan fila por fila. Al conectar los datos, las líneas pueden intersectarse. Cuantas menos intersecciones haya entre las variables, más similares son y más clara se vuelve la figura. Por lo tanto, la visualización depende de las técnicas utilizadas para ordenar las variables. La idea clave es emplear el método SRD para medir el grado de similitud de las variables, estableciendo un orden basado en la distancia. Las distancias entre los ejes no están distribuidas uniformemente en la visualización propuesta; su cercanía refleja la similitud, de acuerdo con su valor de SRD. El algoritmo propuesto identifica similitudes falsas a través de un enfoque iterativo, donde los ángulos entre los valores de SRD determinan en qué lado se representa una variable. La visualización del algoritmo se proporciona mediante códigos fuente de MATLAB/Octave. La herramienta propuesta se aplica para estudiar cómo se pueden agrupar las fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero en función de los datos estadísticos de los países. También se realiza una comparación con el ordenamiento basado en escalamiento multidimensional (MDS). El caso de uso demuestra la aplicabilidad del método y las sinergias de la incorporación del método SRD en coordenadas paralelas.