Este documento asume pruebas de vida acelerada de estrés constante cuando la vida útil de las unidades de prueba sigue la distribución XLindley. Además de la estimación de máxima verosimilitud, la estimación bayesiana de los parámetros del modelo se adquiere en base a muestras censuradas progresivamente de Tipo-II. Las estimaciones de punto e intervalo de los parámetros del modelo y algunos índices de confiabilidad bajo condiciones de operación normales en tiempo de misión se derivan utilizando ambos métodos de estimación. Utilizando el algoritmo de Monte Carlo de cadenas de Markov, se calculan las estimaciones de Bayes utilizando la función de pérdida de error cuadrado. Se realiza una simulación de los desempeños de los diferentes métodos de estimación para ilustrar la metodología propuesta. Como ejemplo de cómo se pueden aplicar los métodos propuestos, analizamos dos casos de prueba de vida acelerada en la vida real. Según los resultados numéricos y basados en algunos criterios, incluyendo la raíz del error cuadrático medio y la longitud del intervalo, podemos concluir que el método de estimación bayesiana basado en el procedimiento de Monte Carlo de cadenas de Markov tiene un mejor desempeño que los métodos clásicos en la evaluación de los parámetros XLindley y algunas de sus medidas de confiabilidad cuando se aplica una prueba de vida acelerada de estrés constante con censura progresiva de Tipo-II.