La distribución Bivariada Odd Lindley Half-Logística (BOLiHL) con censura progresiva de Tipo-II proporciona una poderosa herramienta estadística para analizar datos dependientes de manera efectiva. Este enfoque beneficia a la sociedad al mejorar sistemas de ingeniería, decisiones en el cuidado de la salud y apoyar la gestión efectiva de riesgos, todo ello optimizando recursos y minimizando las cargas experimentales. En este artículo, se generaliza la función de verosimilitud derivada bajo censura progresiva de Tipo-II para la distribución BOLiHL. El conocido método de estimación de máxima verosimilitud y la estimación bayesiana se aplican para evaluar los parámetros de la distribución. Se realiza un estudio utilizando técnicas de simulación para evaluar el rendimiento de los estimadores, utilizando métricas de análisis estadístico para observaciones censuradas bajo un esquema de censura progresiva de Tipo-II con diferentes tamaños de muestra, tiempos de falla y esquemas de censura. Además, se estudia un conjunto de datos reales para validar el modelo propuesto, proporcionando análisis impactantes para aplicaciones prácticas.