الانتشار العكسي عبر الزمن هو خوارزمية انتشار عكسي يتم تطبيقها على الشبكات العصبية المتكررة (RNNs).

يمكن اعتبار BPTT بمثابة خوارزمية الانتشار الخلفي القياسية المطبقة على شبكات RNN، حيث تمثل كل خطوة زمنية طبقة حسابية وتتم مشاركة معلماتها عبر الطبقات الحسابية.

نظرًا لأن RNN تشترك في نفس المعلمات في جميع خطوات الوقت، فيجب أن ينتشر الخطأ في خطوة زمنية واحدة "عبر الزمن" إلى جميع خطوات الوقت السابقة، ومن هنا جاء اسم الخوارزمية. عند معالجة تسلسلات طويلة (مئات المدخلات)، غالبًا ما يتم استخدام نسخة مختصرة من BPTT لتقليل التكلفة الحسابية. يتوقف BPTT المختصر عن نشر الخطأ بعد عدد ثابت من الخطوات.