前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 的主要区别在于它们处理数据的方式。 FNN 以严格的单向信息流运行：输入数据通过层（输入、隐藏、输出），没有循环。每一层的输出直接馈送到下一层，并且网络没有之前输入的记忆。相比之下，RNN 在其架构中引入循环，允许信息在时间步长中持续存在。这使得 RNN 本质上适合于顺序数据，其中输入的顺序和上下文很重要。关键区别在于它们对时间或顺序依赖性的处理——FNN 独立对待每个输入，而 RNN 使用内部状态（或记忆）来合并过去的信息。
对于输入数据没有内在序列或基于时间的关系的任务，FNN 是理想的选择。 例如，图像分类（例如，将照片分类为猫或狗）依赖于通过固定层处理的静态像素数据。 独立分析每个图像，并通过反向传播更新网络的参数，而不考虑先前的输入。 多层感知器 (MLP) 或卷积神经网络 (CNN) 等 FNN 架构因其在通过分层特征提取将输入转换为输出方面的简单性和效率而在此处表现出色。 然而，FNN 在需要来自较早数据点的上下文的任务（例如，预测句子中的下一个单词）方面存在困难，因为它们无法在输入之间保留信息。
RNN 通过维护隐藏状态来解决此限制，该隐藏状态捕获序列中先前步骤的信息。 例如，在文本生成中，RNN 处理句子中的每个单词，同时更新其内部状态，从而使其能够影响后续预测。 这使得 RNN 对于时间序列预测、语音识别或机器翻译有效。 然而，传统的 RNN 面临着诸如梯度消失之类的挑战，这限制了它们学习长期依赖关系的能力。 LSTM（长短期记忆网络）或 GRU（门控循环单元）等变体通过引入门控机制来控制信息流来缓解这种情况。 虽然 RNN 对于顺序任务更灵活，但与 FNN 相比，它们的计算量更大且更难训练，FNN 仍然是非顺序问题的首选。