En este documento, proponemos un modelo de regresión no lineal con errores elípticos sesgados exponenciados distribuidos, que puede ajustarse a conjuntos de datos con altos niveles de asimetría y curtosis. Se discuten los procedimientos de estimación de máxima verosimilitud en muestras finitas y se deduce la matriz de información. Realizamos un diagnóstico de la influencia para el modelo no lineal. Para analizar la sensibilidad de los estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo a pequeñas perturbaciones en las suposiciones de distribución y estimación de parámetros, estudiamos los esquemas de perturbación, el peso del caso y las variables explicativas y de respuesta de las perturbaciones; también realizamos un análisis residual de los componentes de la desviación. Se realizaron estudios de simulación para evaluar algunas propiedades de los estimadores, mostrando el buen rendimiento del procedimiento de estimación propuesto en muestras finitas. Finalmente, se presenta una aplicación a un conjunto de datos reales.