Krahaso ndryshimet midis një CNN dhe një rrjeti nervor rikurrues (RNN).
Dallimi kryesor midis një Rrjeti Neuronal Konvolucional (CNN) dhe një Rrjeti Neuronal Rikurrues (RNN) është lloji i të dhënave që ato përpunojnë. Një CNN është projektuar posaçërisht për të përpunuar dhe interpretuar të dhëna vizuale, ndërsa një RNN është projektuar për të interpretuar të dhëna temporale ose të bazuara në sekuencë. CNN përdoren më mirë për klasifikimin e imazheve dhe njohjen e objekteve, ndërsa RNN janë më të përshtatshme për të dhënat tekstuale ose të bazuara në sekuencë si gjuhë ose të dhëna të aksioneve. Përveç kësaj, CNN zakonisht përbëhen nga shtresa që paraqesin filtra konvolues, dhe janë më efikase për përpunimin e grupeve të mëdha të të dhënave, ndërsa RNN kanë tendencë të kenë shtresa rikurruese që mund të përpunojnë varësi afatgjatë.