En este documento, proponemos dos nuevos métodos para realizar pruebas de bondad de ajuste en la distribución log-logística bajo censura progresiva de Tipo II basados en la información de Kullback-Leibler residual acumulativa y la información de Kullback-Leibler acumulativa. La estimación de máxima verosimilitud y el algoritmo EM se utilizan para la inferencia estadística del parámetro desconocido. Se realiza una simulación de Monte Carlo para estudiar el análisis de potencia en las distribuciones alternativas de la función de riesgo monótonamente creciente y decreciente. Finalmente, presentamos ejemplos ilustrativos para mostrar la aplicabilidad de los métodos propuestos.