El esquema de censura conjunta de Tipo-II es un modelo útil al llevar a cabo pruebas de ciclo de vida comparativas de unidades de diversas líneas de producción. Este artículo tiene en cuenta el problema de estimación de los datos de censura conjunta de Tipo-II provenientes de dos distribuciones Gamma con el mismo parámetro de forma pero diferentes parámetros de escala. Se obtienen los estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros de las poblaciones Gamma y los intervalos de confianza asintóticos basados en la matriz de información de Fisher observada. También se aplican métodos de bootstrap para construir intervalos de confianza. Se considera el algoritmo de Metropolis-Hastings para obtener muestras de Monte Carlo de la cadena de Markov al calcular estimaciones bayesianas y establecer los intervalos de credibilidad correspondientes. Se adoptan simulaciones de Monte Carlo para comparar el rendimiento de las estimaciones. Por último, se analizan dos conjuntos de datos de ingeniería reales.