Los modelos INAR tienen la gran ventaja de poder capturar la distribución condicional de una serie de tiempo de conteo basada en sus observaciones pasadas, lo que permite adaptarlo para satisfacer las características únicas de los datos de conteo. Este documento revisa la distribución exponencial extendida de Poisson de dos parámetros (PEE) y su correspondiente proceso INAR(1). Luego se propone el modelo INAR de orden (INAR()) que incorpora innovaciones PEE, se presentan sus propiedades estadísticas y se estiman sus parámetros utilizando métodos de mínimos cuadrados condicionales y máxima verosimilitud condicional. Se analizan dos conjuntos de datos prácticos y se comparan con modelos INAR competidores en un esfuerzo por evaluar el rendimiento del modelo propuesto. Se encuentra que el modelo propuesto funciona mejor que los competidores.