Rekurrente Neuronale Netze sind künstliche neuronale Architekturen mit Rückkopplungen, die sequenzielle oder zeitabhängige Daten modellieren. In der Werkstoffwissenschaft werden sie zur Vorhersage zeitlicher Degradation, Kriech- und Ermüdungsprozesse, zur Auswertung in-situ-Signale sowie für datengetriebene Prozesssteuerung in additiver Fertigung und Wärmebehandlung eingesetzt.