循环神经网络 (RNN) 在强化学习 (RL) 中发挥着关键作用，它使智能体能够处理序列数据并保持对过去状态的记忆。与独立处理输入的Feedforward神经网络不同，RNN使用循环来跨时间步保留信息。这使得它们在强化学习场景中特别有用，在这些场景中，智能体的决策取决于历史背景，例如在部分可观察的环境中或需要长期计划的任务中。例如，在一个游戏中，智能体在每一步只观察到环境的一部分，RNN可以跟踪过去观察中的隐藏模式，以推断游戏的完整状态。
RNN 在强化学习中的一个关键应用是处理部分可观察性。在许多现实世界的问题中，比如机器人或导航，传感器提供关于环境的不完整数据。基于 RNN 的强化学习智能体可以处理一系列的观察结果（例如，机器人在一段时间内传感器读数），并建立环境状态的内部表示。例如，一架在动态环境中导航的无人机可以使用 RNN 来记住先前遇到的风的模式或障碍物，从而更有效地调整其路径。这种记忆机制通常使用长短期记忆 (LSTM) 或门控循环单元 (GRU) 等架构来实现，这些架构可以缓解梯度消失问题，并能够在长序列上进行稳定的训练。
RNN 还有助于强化学习智能体对决策中的时间依赖性进行建模。在诸如对话系统或策略游戏等任务中，行动具有延迟的后果，需要提前规划多个步骤。例如，一个被训练来玩回合制游戏的强化学习智能体可以使用 RNN 来分析移动序列并预测对手的策略。像深度循环Q网络 (DRQN) 这样的算法通过用 RNN 替换前馈层来扩展传统的 Q 学习，使得智能体能够学习考虑到历史背景的策略。类似地，在策略梯度方法中，RNN 通过将每个决策建立在先前状态的条件下，使得智能体能够生成行动序列（例如，生成文本或控制游戏中角色）。通过集成时间推理，RNN 帮助强化学习系统解决复杂的，实时的，需要记忆和序列处理的问题。