深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）是当今人工智能领域中两种重要的神经网络模型。它们在处理图像、语音识别、自然语言处理等领域发挥着关键作用，但在结构和应用上有着显著的区别。

首先，深度神经网络是一种基本的神经网络模型，通常包含多个隐藏层，每个隐藏层包含多个神经元。这种网络通过层层传递信号进行特征提取和数据建模。相比之下，卷积神经网络是专门设计用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。CNN 中的卷积层和池化层可以有效地减少参数量，提取空间特征，并且在保留空间结构信息的同时降低计算复杂度。

其次，在网络结构上，卷积神经网络更加注重局部连接和权值共享的特性。这种设计使得 CNN 在处理图像等数据时能够有效利用空间结构信息，从而在参数较少的情况下取得更好的效果。与此相反，深度神经网络的每个神经元都与前一层的所有神经元连接，导致参数量庞大，训练难度增加。

另外，卷积神经网络在图像、视频和语音处理方面表现出色，因为它们可以捕获到空间和时间上的局部模式。对于二维数据，CNN 可以通过卷积操作有效地捕捉到图像中的特征，而 DNN 更适用于序列数据或者较为抽象的数据建模任务。

总的来说，虽然深度神经网络和卷积神经网络都是强大的神经网络模型，但它们各自的适用领域和结构特点不同。深度神经网络适用于更为一般的数据建模任务，而卷积神经网络则在处理具有空间结构的数据时表现优异，特别适合图像等领域的应用。在选择模型时，需要根据具体问题的特点和数据类型来合理选用不同的神经网络结构。