Існують різні архітектури RNN залежно від характеру даних і поставленого завдання. Розуміння різновидів допоможе обрати відповідну RNN для конкретного застосування.

• Один до одного: у цій архітектурі кожен вхід відповідає одному виходу. Зазвичай використовується для простих задач класифікації, де розмір вхідних і вихідних даних фіксований;
• Один до багатьох: у цій архітектурі один вхід породжує декілька виходів. Корисна для задач, таких як генерація підписів до зображень, де зображення (один вхід) генерує послідовність слів (декілька виходів);
• Багато до одного: цей тип обробляє декілька входів і генерує один вихід. Приклад — аналіз тональності, де послідовність слів (вхід) аналізується для отримання одного показника тональності (вихід);
• Багато до багатьох: тут декілька входів породжують декілька виходів. Така архітектура використовується для задач, як-от машинний переклад, де послідовність слів однією мовою (вхід) перетворюється на послідовність слів іншою мовою (вихід).

Кожна архітектура RNN має своє специфічне призначення, і вибір відповідної є ключовим для ефективного вирішення завдання.