深度学习通过使用专门的架构有效处理时间序列数据。最常用的模型是递归神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆（LSTM）网络和门控递归单元（GRU）。这些模型旨在记住先前的输入并捕捉时间依赖性，使它们能够根据过去的观察进行预测。这一特性对时间序列数据至关重要，因为历史背景可能会显著影响未来的值。
例如，在金融市场，预测股票价格是一个经典的时间序列问题。可以在历史股票价格数据上训练LSTM网络，考虑过去价格的序列来预测未来的变化。随着模型的学习，它会调整其参数，更加关注相关的过去价格，有效找到简单模型可能忽略的模式。在金融、天气预报和医疗保健等领域，保持状态信息的能力至关重要，因为理解随时间变化的趋势对于准确性非常重要。
除了RNN，卷积神经网络（CNN）也可以通过将时间维度视为空间特征来适应时间序列数据。例如，当分析来自物联网设备的传感器数据时，1D CNN可以有效地从时间序列信号中提取特征。将CNN和RNN结合在混合模型中，通常能产生更好的结果，利用这两种架构的优势。这种方法使技术专业人员能够处理多种应用，从制造业中的异常检测到工业设备的预测性维护，使深度学习成为时间序列分析的强大工具。