RNN's bestaan in verschillende architecturen, afhankelijk van de aard van de data en de uit te voeren taak. Inzicht in de verschillende typen helpt bij het kiezen van de juiste RNN voor een specifieke toepassing.

• One to one: in deze architectuur wordt elke input gekoppeld aan één enkele output. Dit wordt doorgaans gebruikt bij eenvoudige classificatietaken waarbij de input- en outputgrootte vastliggen;
• One to many: in deze architectuur genereert één enkele input meerdere outputs. Dit is nuttig bij taken zoals beeldbeschrijving, waarbij een afbeelding (enkele input) een reeks woorden (meerdere outputs) oplevert;
• Many to one: dit type verwerkt meerdere inputs en genereert één enkele output. Sentimentanalyse is een voorbeeld, waarbij een reeks woorden (input) wordt geanalyseerd om één enkele sentimentwaarde (output) te produceren;
• Many to many: hierbij leveren meerdere inputs meerdere outputs op. Deze architectuur wordt gebruikt bij taken zoals machinetaalvertaling, waarbij een reeks woorden in de ene taal (input) wordt gekoppeld aan een reeks woorden in een andere taal (output).

Elk type RNN-architectuur heeft een specifiek toepassingsgebied, en het kiezen van het juiste type is essentieel voor een efficiënte oplossing van de taak.