As RNNs apresentam diversas arquiteturas, dependendo da natureza dos dados e da tarefa a ser realizada. Compreender os diferentes tipos pode auxiliar na escolha do RNN mais adequado para uma determinada aplicação.

• Um para um: nesta arquitetura, cada entrada é mapeada para uma única saída. Normalmente utilizada em tarefas simples de classificação, onde o tamanho da entrada e da saída são fixos;
• Um para muitos: nesta arquitetura, uma única entrada gera múltiplas saídas. Útil em tarefas como geração de legendas para imagens, onde uma imagem (entrada única) gera uma sequência de palavras (múltiplas saídas);
• Muitos para um: este tipo processa múltiplas entradas e gera uma única saída. Análise de sentimento é um exemplo, onde uma sequência de palavras (entrada) é analisada para produzir um único valor de sentimento (saída);
• Muitos para muitos: aqui, múltiplas entradas produzem múltiplas saídas. Esta arquitetura é utilizada em tarefas como tradução automática, onde uma sequência de palavras em um idioma (entrada) é mapeada para uma sequência de palavras em outro idioma (saída).

Cada tipo de arquitetura de RNN possui um caso de uso específico, sendo fundamental selecionar a mais adequada para resolver a tarefa de forma eficiente.