En optimización convexa, es frecuente tener que trabajar con proyectores en conjuntos convexos compuestos con un operador lineal. Tal necesidad surge tanto de la teoría como de las aplicaciones, siendo el procesamiento de señales un campo prominente y amplio donde recientemente se ha utilizado la optimización convexa. En este artículo, se presenta un proyector novedoso que generaliza resultados anteriores al admitir trabajar con una familia más amplia de transformaciones lineales en comparación con el estado del arte, pero, por otro lado, está limitado a conjuntos convexos tipo caja en el dominio transformado. El nuevo proyector se describe mediante una fórmula explícita, lo que lo hace simple de implementar y requiere un bajo costo computacional. El proyector se interpreta dentro del marco de la llamada teoría de división proximal. La conveniencia del nuevo proyector se demuestra en un ejemplo de procesamiento de señales, donde fue posible acelerar la convergencia de un algoritmo de eliminación de recortes de señal en más de dos veces.