长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理时序数据时表现出色。LSTM的设计使其能够更好地捕捉长期依赖关系，因此在许多领域得到广泛应用。那么，长短期记忆网络主要用于处理哪种类型的数据呢？

LSTM主要用于处理具有时序性质的数据，例如时间序列数据、自然语言文本、音频数据等。由于LSTM具有记忆单元和门控单元的结构，它能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息，从而适用于许多需要理解和预测时间顺序的任务。

在自然语言处理领域，LSTM广泛应用于语言建模、文本生成、机器翻译等任务。通过学习文本序列中的语法结构和语义信息，LSTM能够生成连贯的文本、进行情感分析等。在音频处理领域，LSTM被用于语音识别、语音合成等任务，能够捕捉音频信号中的时序特征，提高识别和生成的准确性。

此外，LSTM还被广泛应用于金融领域的时间序列分析、生物信息学中的基因数据分析、智能交通系统中的交通流预测等领域。总的来说，长短期记忆网络LSTM适用于处理需要考虑时序信息和长期依赖关系的各种类型的数据，为解决复杂的序列建模问题提供了有效的工具和方法。