вы должны понимать зачем вам нужно использовать именно нейронную сеть.
Вам лучше с самых азов зайти, кого обучать, как обучать и тд.
например упростить задачу до обучения "футболиста" в качестве "автономного агента", на основе конечного автомата, у которого есть состояние (окружения и его самого) и есть действия - и вы пробуете разные комбинации этих состояний и действий.
Например вы можете описать состояние футболиста как расположение мяча (справа слева впереди, впереди-справа, впереди слева и тд) - сопоставляешь этому состоянию отдельноое действие (движение вправо, влево и тд), дополнительно можешь сопоставить например расстояние до мяча.
например мяч вверху-слева дистанция 10 ячеек -> действие агента -> движения прямо
мяч справа слева дистанция 2 ячееки -> действие агента -> движение влево.
в итоге у тебя получается записанные сопоставления состояниям и действиям.
для того чтоб обучать оптимальному поведению тебе нужно вводить функцию оценки результата после действий, награждать (запоминать), действия которые приводят к увеличению результата, и отказываться от действий которые снижают результат.
результатом может быть например 1/"расстояния до меча"
в начале запускаешь агента с рандомными переборами взаимодействий между состояниями и действиями. Потом более менее обученных двигаться, запускаешь играть друг против друга например в футбол и тд.
добавляешь к результату оценку результата матча и тд.
можно использовать генетический алгоритм для более быстрого поиска оптимальных параметров конечного автомата, можешь попробовать потом нейросеть прикрутить. Можешь на основе статистики готовой какие-то выводы сделать (но у тебя статистики я так понимаю никакой нет, так что тебе все равно прийдется обучать бота, играя друг против друга, и перебирать случайные варианты).
