En este documento se presenta un sistema de control de bola en placa impulsado únicamente por un agente de red neuronal. Aparte del aprendizaje por refuerzo, no se aplicó ninguna otra solución de control o soporte. El dispositivo implementado, impulsado por dos servomotores, aprendió por sí mismo a través de miles de iteraciones cómo mantener la bola en el centro del sensor resistivo. Comparamos el rendimiento en el mundo real de agentes entrenados tanto en un entorno real como en un entorno virtual. También examinamos la eficacia de un agente pre-entrenado virtualmente afinado en el entorno real. Los resultados obtenidos fueron evaluados y comparados para ver qué enfoque constituye una buena base para la implementación de una tarea de control implementada puramente con una red neuronal.