الشبكة العصبية المتكررة (RNN) هي شبكة عصبية اصطناعية مناسبة لمعالجة بيانات التسلسل. تم تصوره من قبل مايكل آي جوردان في عام 1986 وتم تبسيطه من قبل جيفري إل إلمان في عام 1990 لتشكيل نموذج RNN الحالي المكون من عقدة واحدة متصلة ذاتيًا. من خلال اتصالها الحلقي الداخلي الفريد، يمكن لشبكة RNN نقل المعلومات بشكل دوري في الشبكة لتحقيق تخزين ومعالجة معلومات التسلسل.

مبدأ عمل RNN هو تخزين معلومات خطوة الوقت السابقة من خلال حالة الطبقة المخفية، بحيث يعتمد خرج الشبكة على المدخلات الحالية والحالة السابقة. يسمح هذا التصميم لـ RNN بأخذ خصائص السلسلة الزمنية للبيانات في الاعتبار عند معالجة البيانات المتسلسلة مثل النص والكلام والفيديو.