Las RNN presentan diversas arquitecturas según la naturaleza de los datos y la tarea a realizar. Comprender los diferentes tipos puede ayudar a seleccionar la RNN adecuada para una aplicación específica.

• Uno a uno: en esta arquitectura, cada entrada se asigna a una sola salida. Se utiliza habitualmente en tareas de clasificación simples donde el tamaño de la entrada y la salida son fijos;
• Uno a muchos: en esta arquitectura, una sola entrada genera múltiples salidas. Es útil en tareas como generación de descripciones de imágenes, donde una imagen (entrada única) genera una secuencia de palabras (múltiples salidas);
• Muchos a uno: este tipo procesa múltiples entradas y genera una sola salida. Un ejemplo es el análisis de sentimiento, donde una secuencia de palabras (entrada) se analiza para producir un único valor de sentimiento (salida);
• Muchos a muchos: aquí, múltiples entradas producen múltiples salidas. Esta arquitectura se emplea en tareas como la traducción automática, donde una secuencia de palabras en un idioma (entrada) se asigna a una secuencia de palabras en otro idioma (salida).

Cada tipo de arquitectura RNN tiene un caso de uso específico, y seleccionar la adecuada es fundamental para resolver la tarea de manera eficiente.