Una red de aprendizaje profundo, o deep learning, se considera profunda debido a la estructura y complejidad de sus capas. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que suelen tener unas pocas capas ocultas, las redes de aprendizaje profundo tienen múltiples capas ocultas que permiten una mayor capacidad de procesamiento y aprendizaje de características complejas en los datos. Estas capas adicionales permiten una representación jerárquica de la información, lo que facilita el procesamiento y la extracción de características cada vez más abstractas a medida que se profundiza en la red. Esto hace que las redes de aprendizaje profundo sean capaces de realizar tareas de reconocimiento de patrones, clasificación y generación de contenido de manera más sofisticada y precisa.