Este documento investiga el problema de la estimación de entropía para la distribución generalizada de Rayleigh bajo muestras censuradas de tipo II progresivas. Basándonos en muestras censuradas de tipo II progresivas, primero discutimos la estimación de máxima verosimilitud y la estimación por intervalos de la entropía de Shannon para la distribución generalizada de Rayleigh. Luego, exploramos el problema de estimación bayesiana de la entropía bajo tres tipos de funciones de pérdida: función de pérdida K, función de pérdida de error cuadrático ponderado y función de pérdida precautoria. Debido a la complejidad del cálculo de la estimación bayesiana, utilizamos la aproximación de Lindley y el método MCMC para calcular las estimaciones bayesianas. Finalmente, mediante una simulación estadística de Monte Carlo, comparamos los errores cuadráticos medios para examinar la superioridad de la estimación de máxima verosimilitud y la estimación bayesiana bajo diferentes funciones de pérdida. Se proporciona un ejemplo real para verificar la viabilidad y practicidad de varias estimaciones.