En este artículo, se desarrollan la inferencia basada en la verosimilitud y la corrección del sesgo basada en el enfoque de Firth en la distribución normal sesgada modificada (MStN). Este último modelo exhibe una mayor flexibilidad que la distribución normal sesgada modificada (MSN) ya que es capaz de modelar datos muy sesgados y colas gruesas. Además, las colas están controladas por el parámetro de forma y los grados de libertad. Proporcionamos la densidad de esta nueva distribución y presentamos algunas de sus propiedades más importantes, incluida una expresión general para los momentos. La matriz de información de Fisher junto con la matriz observada asociada con el logaritmo de la verosimilitud también se proporcionan. Además, se demuestra la no singularidad de la matriz de información de Fisher para el modelo MStN cuando el parámetro de forma es cero. Dado que el modelo MStN presenta un problema inferencial en el parámetro de forma, se aplicó el método de Firth para la reducción del sesgo para el caso escalar y para el caso de ubicación y escala.