Este artículo tiene como objetivo considerar la estimación de los parámetros desconocidos, las funciones de supervivencia y de riesgo de la distribución beta exponencial invertida. Se utilizaron dos métodos de estimación basados en muestras censuradas de tipo II: estimadores de máxima verosimilitud y Bayes. Los estimadores de Bayes se derivaron utilizando una distribución previa gamma informativa bajo tres funciones de pérdida: error cuadrático, exponencial lineal y entropía general. Además, se llevó a cabo un estudio de simulación de Monte Carlo para comparar el rendimiento de diferentes métodos. La potencialidad de esta distribución se ilustra utilizando dos conjuntos de datos de la vida real de diferentes campos. Además, se realizó una comparación entre este modelo y algunos otros modelos a través de criterios de información. Nuestro modelo presenta el mejor ajuste para los datos reales.