En los estudios de análisis de confiabilidad y pruebas de vida, el experimentador está frecuentemente interesado en estudiar un factor de riesgo específico en presencia de otros factores. En este trabajo, se considera la estimación de los parámetros desconocidos, la confiabilidad y las funciones de peligro de la distribución exponencial de potencia alfa basada en datos de riesgos competitivos censurados de forma progresiva de Tipo-II. Suponemos que la causa latente de las fallas tiene distribuciones exponenciales de potencia alfa independientes con diferentes parámetros de escala y forma. Se considera el método de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo, así como las funciones de confiabilidad y tasa de peligro. Se construyen intervalos de confianza aproximados y de bootstrap de dos parámetros de los diferentes estimadores. Además, se obtiene el método de estimación bayesiana de los parámetros desconocidos, la confiabilidad y las funciones de tasa de peligro basadas en la función de pérdida de error al cuadrado utilizando priors gamma independientes. Para obtener las estimaciones bayesianas y los intervalos creíbles posteriores más altos, se implementa el procedimiento de Cadena de Markov Monte Carlo. Se lleva a cabo un experimento de simulación exhaustivo para comparar el rendimiento de los procedimientos propuestos. Finalmente, se analiza un conjunto de datos reales para la recidiva del mieloma múltiple con mortalidad relacionada con el trasplante.