Actualmente, mucha atención de investigación se ha centrado en generalizaciones de objetos matemáticos conocidos para obtener modelos adecuados que describan fenómenos reales. Un papel importante en la teoría aplicada de la probabilidad y estadística matemática es la clase gamma de distribuciones, que ha demostrado ser una herramienta conveniente y efectiva para modelar muchos procesos reales. La clase gamma es bastante amplia e incluye distribuciones que tienen propiedades útiles como, por ejemplo, divisibilidad infinita y estabilidad, lo que permite utilizar distribuciones de esta clase como aproximaciones asintóticas en varios teoremas límite. Una de las tareas más importantes de la estadística aplicada es obtener estimaciones de los parámetros de la distribución del modelo a partir de los datos reales disponibles. En este trabajo, consideramos la distribución gamma-exponencial, que es una generalización de las distribuciones de la clase gamma. Se presentan estimadores para algunos parámetros de esta distribución, y se demuestra la normalidad asintótica de estos estimadores. Al obtener las estimaciones, se utilizó un método modificado de momentos, basado en momentos logarítmicos calculados sobre la base de la transformada de Mellin para la distribución gamma generalizada. Sobre la base de los resultados obtenidos, se construyen intervalos de confianza asintóticos para los parámetros estimados. Los resultados de este trabajo pueden ser utilizados en el estudio de modelos probabilísticos basados en distribuciones continuas con un soporte no negativo ilimitado.