En una RNN tradicional, el problema de los gradientes que desaparecen o explotan puede limitar el aprendizaje a largo plazo. Las LSTMs abordan esto con celdas de memoria y mecanismos de puertas, permitiendo capturar dependencias a largo plazo de manera más eficiente.