本题的核心考点是不同类型神经网络的适用场景。循环神经网络(RNNs)的设计特别适合处理序列数据，因为它具有记忆之前输入的能力。前馈神经网络主要用于处理静态数据，卷积神经网络主要用于处理图像数据，深度神经网络指有多层隐藏层的神经网络，不代表特定结构。 解题思路分析：题目要求选择处理时间顺序数据的网络，循环神经网络是适合处理序列数据的。 选项分析： A. 前馈神经网络：前馈神经网络主要用于处理静态数据，不适合处理序列数据，错误。 B. 卷积神经网络：卷积神经网络主要用于处理图像数据，不适合处理序列数据，错误。 C. 循环神经网络：循环神经网络通过循环结构处理序列数据，正确。 D. 深度神经网络：深度神经网络指有多层隐藏层的网络，不表示特定结构，也可能不是循环结构，错误。 易错点提醒：容易混淆不同类型神经网络的用途，记住循环神经网络处理序列数据，卷积神经网络处理图像数据。