Le RNN presentano diverse architetture a seconda della natura dei dati e del compito da svolgere. Comprendere i diversi tipi può aiutare a scegliere il RNN più adatto per una determinata applicazione.

• Uno a uno: in questa architettura, ogni input è associato a un singolo output. È tipicamente utilizzata in compiti di classificazione semplice dove la dimensione dell'input e dell'output è fissa;
• Uno a molti: in questa architettura, un singolo input genera molteplici output. È utile in compiti come il captioning di immagini, dove un'immagine (singolo input) genera una sequenza di parole (molteplici output);
• Molti a uno: questo tipo elabora molteplici input e genera un singolo output. Un esempio è l'analisi del sentiment, dove una sequenza di parole (input) viene analizzata per produrre un singolo punteggio di sentiment (output);
• Molti a molti: qui, molteplici input producono molteplici output. Questa architettura è utilizzata in compiti come la traduzione automatica, dove una sequenza di parole in una lingua (input) viene associata a una sequenza di parole in un'altra lingua (output).

Ogni tipo di architettura RNN ha un caso d'uso specifico e la scelta di quella appropriata è fondamentale per risolvere il compito in modo efficiente.