Een voorbeeld van hoe LSTM-netwerken kunnen worden toegepast op tijdreeksvoorspellingen wordt onderzocht. De onderstaande grafiek illustreert de prestaties van Bedrijf A over een periode van vijf maanden.

• Gegevens: de x-as geeft de maanden weer, terwijl de y-as de prestatiemaatstaf toont (bijv. verkoop, omzet, enz.) variërend van 5 tot 15;
• Tijdreeksvoorspelling: een LSTM kan worden gebruikt om de trend te analyseren en toekomstige waarden te voorspellen op basis van historische gegevens. In de grafiek zijn schommelingen zichtbaar, die door LSTM worden geanalyseerd om toekomstige maanden te voorspellen;
• LSTM-toepassing: met behulp van gegevens uit voorgaande maanden leert het LSTM-netwerk het patroon van stijgingen en dalingen in de prestaties van Bedrijf A en kan het toekomstige prestatiepatronen voorspellen.

Dit is een typisch voorbeeld van het gebruik van LSTM bij zakelijke voorspellingen, waarbij eerdere prestaties worden gebruikt om toekomstige trends te voorspellen. Het LSTM-model leert van de tijdreeksgegevens en kan worden ingezet voor nauwkeurigere voorspellingen, vooral wanneer er complexe afhankelijkheden in de tijd zijn.