La clasificación de series de tiempo es una tarea fundamental en las áreas de aprendizaje de máquina y reconocimiento de patrones, debido a las múltiples aplicaciones que existen en el estado del arte, tales como análisis en mercados bursátiles, medicina, redes de sensores, experimentos científicos de objetos en movimiento, biología y clasificación de formas. La mayoría de modelos basados en datos suponen que las observaciones son independientes e idénticamente distribuidas. Sin embargo, al suponer lo anterior ciertos factores discriminantes pueden ser pasados por alto.