循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。它的特点是可以在模型内部保持记忆并利用先前的信息来影响后续的输出。RNN在自然语言处理中被广泛应用，用于语言建模、机器翻译、命名实体识别等任务。在时间序列预测中，RNN可以用于股票价格预测、天气预测、交通流量预测等领域。