Los modelos de regresión de conteo, especialmente la regresión binomial negativa (RBN), son ampliamente utilizados en varios campos, incluyendo la biometría, ecología y seguros. La sobredispersión es probable al tratar con datos de conteo, y la RBN ha ganado atención como una herramienta efectiva para abordar este desafío. Sin embargo, la multicolinealidad entre covariables y la presencia de valores atípicos pueden llevar a intervalos de confianza inflados y predicciones inexactas en el modelo. Este estudio propone un enfoque integral que integra técnicas robustas y de regularización para manejar el impacto simultáneo de la multicolinealidad y los valores atípicos en el modelo de regresión binomial negativa (MRBN). Investigamos el rendimiento de los estimadores a través de extensos estudios de simulación y proporcionamos comparaciones analíticas. Los resultados de la simulación y las comparaciones teóricas demuestran la superioridad del estimador KL híbrido robusto propuesto (M-NBKLE) con precisión predictiva y estabilidad cuando existen multicolinealidad y valores atípicos. Ilustramos la aplicación de nuestra metodología mediante el análisis de un conjunto de datos forestales. Nuestros hallazgos complementan y refuerzan los resultados de la simulación y teóricos.