NeuJeans 的技術不僅限於卷積神經網路 (CNN)，其核心概念和方法也可以擴展到其他類型的神經網路模型，如循環神經網路 (RNN) 和生成對抗網路 (GAN)。首先，NeuJeans 中的 Coefficients-in-Slot (CinS) 編碼方法和優化的卷積運算可以被調整以適應 RNN 的時間序列數據處理。RNN 通常需要處理序列數據，這意味著在時間維度上進行的計算可以利用 NeuJeans 的高效編碼和運算優化來提高性能。
對於 GAN，NeuJeans 的隱私保護特性可以在生成模型中發揮作用，特別是在需要保護訓練數據隱私的情況下。透過將生成器和判別器的運算過程加密，NeuJeans 可以確保生成過程中的數據隱私，並且在不暴露原始數據的情況下進行模型訓練和推論。因此，NeuJeans 的技術具有廣泛的應用潛力，能夠支持多種神經網路架構的私密推論。