ディープラーニングでは以下のようなネットワークモデルがあります。

・畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
・オートエンコーダー
・Residual network(ResNet)
・敵対的生成ネットワーク(GAN)
・ボルツマンマシン
・回帰型ニューラルネットワーク(RNN)

よく使われるのはCNN、GAN、RNNあたりでしょうか。

それぞれ特徴があり、得意とする処理が異なります。
CNNは元々人間の視覚にヒントを得て考えられた手法で、画像認識に適しています。実際に多くの画像認識AIで使用されています。
GANは入力されたデータから新しいデータを生成するモデルで、画像生成などで使われています。Deepfakeなどで有名になりましたね。
RNNは時系列データなどのシーケンシャルデータを取り扱うのに適しています。機械翻訳や音声認識に使用されています。

ただ、これらのネットワークモデルは次々と新しいものが考えられていて、状況もどんどん移り変わっています。最新の情報を得るには、論文を読みこなしたりする必要があるかもしれません。