卷积神经网络 (CNN) 通常比循环神经网络 (RNN) 更适合分类任务，特别是在图像处理等领域，因为它们被设计用来利用数据的空间层次结构和局部模式。与通过迭代时间步长处理序列数据的 RNN 不同，CNN 使用卷积层扫描网格（例如，图像中的像素）并分层检测特征。例如，在图像分类中，CNN 的早期层可能会识别边缘或纹理，中间层将这些组合成形状，更深层则识别面部或车辆等复杂对象。这种空间处理与许多分类任务的结构一致，在这些任务中，局部关系（例如，相邻像素）比序列依赖关系更重要。
RNN 虽然对时间序列或文本数据有效，但处理空间数据时却力不从心，因为其序列处理方式引入了不必要的计算开销，并且无法优先考虑局部模式。例如，将图像视为平面像素序列（如 RNN 所做）会忽略 2D 结构，从而难以检测边缘或纹理。此外，RNN 还面临梯度消失等挑战，这限制了它们学习长距离依赖关系的能力——这个问题在具有分层设计的 CNN 中不太普遍。即使是像 LSTM 或 GRU 这样缓解梯度问题的高级 RNN 变体，仍然缺乏 CNN 固有的空间关注能力。一个实际例子是手写数字分类 (MNIST)：CNN 通过分析空间关系实现了接近人类的准确率，而 RNN 则表现较差，除非数据经过大量预处理。
最后，CNN 对网格结构数据的计算效率更高。卷积层在整个输入中重复使用滤波器，减少了参数并实现了并行计算（例如，同时将相同的边缘检测器应用于所有图像区域）。相比之下，RNN 逐步处理数据，限制了并行性。例如，在 GPU 上训练 CNN 进行对象检测等任务（例如，YOLO 或 ResNet）比使用 RNN 执行相同任务更快且可扩展性更好。虽然 RNN 在序列上下文（例如，语言建模）中表现出色，但它们的优势与大多数分类问题的空间需求不符。这使得 CNN 成为局部、平移不变特征至关重要的任务的默认选择。