Los riesgos competitivos suelen pasar desapercibidos y el evento de interés se analiza con técnicas estadísticas convencionales. En este artículo, consideramos el análisis de las bi-causas de falla en el contexto de modelos de riesgo competitivo utilizando la extensión de la distribución exponencial bajo censura progresiva de Tipo-II. Se obtienen estimaciones de máxima verosimilitud para los parámetros desconocidos a través del algoritmo de expectativa-maximización. Además, se aproximan las estimaciones de Bayes de los parámetros desconocidos utilizando las técnicas de Tierney-Kadane y MCMC. También se consideran estimaciones de intervalo utilizando técnicas bayesianas y clásicas. Se investigan dos conjuntos de datos reales para ilustrar los diferentes métodos de estimación y comparar el modelo sugerido con la distribución Weibull. Además, los métodos de estimación se comparan a través de un estudio de simulación exhaustivo.