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以下是我总结的HMM和RNN的适用性之间的一些差异：

首先，HMM比RNN更简单。所以，对于任何两种复杂程度不同的算法，当你的数据很少时，你会选择更简单的模型，当你的数据更多时，你会选择更复杂的模型。

与上一点相关，HMM做出了马尔可夫假设，即假设当前的状态仅依赖于先前的状态。因此，如果你的数据大致满足该假设，则HMM可能是首选方法，因为RNN可能会找到虚假的模式，从而导致过拟合现象。如果你的数据不满足该假设，则应该使用RNN。

如果使用HMM，输入和输出将具有一一对应的关系。例如，在词性标记中，输入中的每个单词都映射到单个POS。因此，相比于从一种语言翻译成另一种语言的任务，HMM在这里可能更合适。在该任务中，如果一种语言中的多个单词可以映射到另一种语言中的单个单词，那么在这种情况下，应该使用RNN。

另外，HMM是生成模型，而RNN主要是判别模型。因此，如果你的任务需要对数据的生成方式进行建模，则无法使用RNN。